명문대의 4년간 대학 공부를 한 번에 끝내는 <30분 시리즈>
일본에서 누적 판매 부수 40만 부 이상 팔린 베스트셀러 시리즈 《30분 경제학》에 이어 《30분 회계학》, 《30분 경영학》, 《30분 마케팅》, 그리고 《30분 통계학》이 출간되었다. 도쿄대학교 명강의를 응축한 [30분 시리즈]는 못다 한 공부에 미련이 있는 직장인, 깊이 있는 공부에 두고두고 참고할 책을 찾는 대학생, 또 기초학문의 소양을 쌓고 싶은 교양인 모두에게 최고의 교재가 되어 준다. 하루에 30분만 투자하면 세상을 보는 지혜의 수준을 올릴 수 있다.

통계 비전공 비즈니스맨을 위한 100개의 통계 원리,
그림과 사례로 이해하는 신개념 통계 학습!
‘빅데이터의 시대’를 살아가는 비즈니스맨의 고민거리는 데이터 부족이 아니라, 넘쳐나는 데이터를 어떻게 해석하고 활용하느냐이다. 통계 개념을 익혀 데이터를 볼 줄 아는 눈을 키우면 숫자로만 구성된 자료에서 이야기의 흐름을 발견할 수 있다. 하지만 늘 야근에 쫓기는 직장인에게는 수식과 기호로 가득 찬 일반 통계학 서적이 부담스럽게 느껴질 수밖에 없다.
《30분 통계학》은 이러한 통계학 비전공자를 위해 구성되었다. 통계학에서 가장 핵심적인 내용을 100가지로 간추렸고, 이 100가지의 기본 통계 원리를 그림과 사례로 표현하고 있어 이를 공부하고 나면 대학 4년의 공부를 모두 배운 것과 같은 효과를 느낄 수 있다. 머릿속 저장소에 넣어 둔 수식의 개념은 책을 읽어 나가는 동안 자연스레 정착되며, 통계학의 전체적인 흐름을 잡을 수 있다.

통계학의 목표와 기본 개념 이해부터
실제 사례를 바탕으로 한 데이터 해석까지!
PART_1에서는 준비 단계로서 통계학의 역할과 통계학을 배우면 좋은 점을 간단히 정리하고, PART_2에서는 평균과 분산, 표준편차 등 통계의 기본 개념을 그림과 함께 이해한다. 대표적 확률 분포인 이항 분포와 정규 분포는 PART_3에서 익힌다. 이후 PART_4에서는 데이터를 근거로 한 모집단 추측과 검정을 배우고, 여기서 더 나아가 회귀 분석이나 시계열 해석 등 더 응용하는 기법까지 다룬다. 각 장별로 내용에 맞는 사례 데이터를 직접 해석하기 때문에 개념과 툴을 적용하는 법을 자연스럽게 배울 수 있다.

대학 4년 통계 지식의 완독을 도와주는 3단 구성
① 하나의 원리 이해에 단 몇 분이면 충분 ② 수준에 맞춰 골라 읽는 ‘난이도’ 표시 ③ 사례와 이미지로 핵심용어를 다시 찍어주는 ‘30초 포인트’
《30분 통계학》은 입맛에 맞게 통계를 익힐 수 있는 것도 장점이다. 각 장에 표시된 난이도에 따라 쉬운 것부터 골라 읽을 수 있고, 친절하게 표시된 링크를 따라 예습하고 복습하기도 편리하다. 하나의 원리를 이해하는 데 걸리는 시간은 단 몇 분으로, 바쁜 시간 틈을 내서 읽는 데 유용하다. 원리를 배운 뒤에는 그림과 도표로 통계원리를 나타내는 ‘30초 포인트’를 통해 실제 적용법을 쉽게 이해할 수 있다.

PART1 통계학의 세계 [01장 통계학이란?] 001 데이터 해석의 기초 002 통계학의 역할: 개념의 계량화 003 통계학의 역할: 예측 004 통계학의 역할: 가설 검정과 분류 005 통계학의 일반성 PART2 데이터 읽기 [02장 데이터의 기초 지식] 006 데이터의 차원 007 양적 데이터와 질적 데이터 008 데이터의 척도 수준 009 횡단면 데이터와 시계열 데이터 010 데이터 중도 절단과 절사 [03장 도표와 그래프로 데이터 읽기] 011 도수분포표 012 히스토그램 0135 수 요약과 상자 수염 그림 014 시계열 그래프 015 상관과 산점도 [04장 데이터의 중심 지표] 016 평균 017 중앙값(메디안) 018 최빈값(모드) 019 가중 평균 020 평균 계산 [05장 데이터 분포의 흩어짐 지표] 021 평균절대편차 022 분산 023 표준편차 024 표준화(1) 025 표준화(2) PART3 데이터 발생의 메커니즘 [06장 상관과 회귀] 026 공분산 027 공분산의 구조와 상관계수 028 상관계수의 구조 029 회귀 직선 030 관련계수 [07장 모집단과 표본] 031 데이터 해석의 목적 032 모집단과 표본 033 무작위 추출 034 확률 모형 035 동전 던지기 [08장 자산과 부채] 036 확률 037 조건부 확률 038 전확률 공식과 베이즈 정리(1) 039 전확률 공식과 베이즈 정리(2) 040 사건의 독립성 [09장 모집단을 설명하는 확률 분포] 041 확률 분포와 확률 변수 042 데이터란? 043 확률 분포의 평균 044 확률 분포의 분산 045 기댓값 [10장 이산형 확률 분포] 046 동전 던지기와 베르누이 시행 047 이항 분포(1) 048 이항 분포(2) 049 포아송 분포 050 기하 분포 [11장 연속형 확률 분포] 051 연속 확률 변수 052 확률 밀도 함수 053 균등 분포 054 정규 분포(1) 055 정규 분포(2) PART4 데이터를 토대로 판단하기 [12장 무작위 표본] 056 확률 변수의 독립성 057 무작위 표본의 정의 058 표본 평균과 표본 분산 059 불편성 060 표본 평균의 분포 [13장 추정 1] 061 점 추정과 구간 추정 062 모평균의 구간 추정: 모분산이 기지일 때 063 모평균의 구간 추정: 모분산이 미지일 때(1) 064 모평균의 구간 추정: 모분산이 미지일 때(2) 065 간단한 수치 예시 [14장 추정 2] 066 대수의 법칙 067 모비율 추정: 베르누이 분포에서 뽑은 무작위 표본 068 모비율 추정: 점 추정과 신뢰구간 069 수치 예시 070 최우법 [15장 통계 가설 검정] 071 귀무가설과 대립가설 072 검정 방식 073 유의수준 074 t검정 075 모비율의 검정 [16장 두 집단의 비교] 076 실험군과 대조군 077 두 표본 t검정 078 대응이 있는 데이터 079 윌콕슨의 검정 080 인과 추론 [17장 질적 데이터 분석] 081 이원분할표 082 독립성의 검정(1) 083 독립성의 검정(2) 084 비율의 동등성 검정 085 카이 제곱 분포 [18장 회귀 분석] 086 회귀 모형 087 회귀 모형의 추정과 검정 088 중회귀 모형 089 결정계수 090 더미 변수 [19장 시계열 해석] 091 분산과 공분산 092 정상성 093 AR 모형 094 ARMA 모형 095 ARCH 모형 [20장 보충] 096 무상관과 독립의 관계 097 확률 변수 합의 평균과 분산 098 소득 격차 계측: 로렌츠 곡선 099 소득 격차 계측: 지니계수 100 검정의 보충