경영경제 통계학

6 판

David P Doane , Lori E. Seward 저자(글) · 강희찬 , 민인식 , 박찬규 , 최필선 번역

생능 · 2019년 01월 05일

책 소개

▶ 이 책은 경영경제 통계학을 다룬 이론서입니다.

작가정보

저자(글) David P Doane

저자 : David P.Doane은 미국통계학회가 인정하는 공인전문통계학자이다. 미국 오클랜드 대학 비즈니스 스쿨 명예교수이다. 캔자스 대학에서 수학 및 경제학을 전공했으며 퍼듀 대학 경영대학원에서 박사학위를 받았다. 그의 연구 및 강의 분야는 응용통계학, 예측, 통계에 기반을 둔 교육학 등이다. 그는 통계학 강의용 소프트웨어 및 컴퓨터 강의 개발을 위한 미국과학재단의 연구기금을 지원받은 세 명 중의 한 명이다. 오랫동안 미국통계학회 및 INFORMS 회원으로 활동해 왔으며, 2002년에는 ASA 디트로이트 분회장을 맡았다. 정부, 보건기구, 기업 등에 대해 컨설팅을 수행한 경험을 지니고 있다. 또한 그는 많은 학술저널에 논문을 실었다. 그는 현재 샌디에고와 오렌지 카운티/롱비치에 있는 ASA 분회에 속해있다.

저자(글) Lori E. Seward

저자 : Lori E. Seward는 미국 콜로라도 대학의 Leeds 비즈니스 스쿨(시스템 학과) 선임강사이다. 그녀는 버지니아텍에서 산업공학 학사와 석사를 수여받았다. 그 후 수년간 제지 및 자동차산업 분야에서 안정성 및 품질 관리 엔지니어로 일하다가 1998년 버지니아텍에서 박사학위를 받고 현재의 Leeds 교수진으로 합류했다. 그는 Leeds 비즈니스 스쿨의 석사와 MBA 프로그램에서 핵심 통계학 코스의 책임자뿐 아니라 최근에는 학부의 핵심 비즈니스 통계학 코스 책임자로 일하고 있다. 그녀는 또한 운영관리 학과의 학부 프로그램을 책임지고 있다. INFORMS Teachers' Workshop 2004년 연례회의에서 의장을 맡기도 했다. 강의 분야는 응용통계학, 품질관리, 공급체인관리 등이며 학부와 MBA 대형강의에서 강의의 효율성을 높이기 위해 첨단기술과 기법을 사용하는 데 앞장서 왔다. 가장 최근에 공저자로 발표한 논문은 Journal of Statistics Education(2011)에 실렸다.

번역 강희찬

저자 ▶ 강희찬 교수
* 고려대학교 농업경제학과 졸업
* 고려대학교 경제학과 대학원 졸업
* The Ohio State 대학교 자원환경경제학과 졸업(경제학 박사)
* 삼성경제연구원 수석연구원
* 한국환경정책평가연구원 연구위원
* (현) 인천대학교 글로벌법정경 대학 경제학과 교수

번역 민인식

저자 ▶ 민인식 교수
* 서울대학교 사회과학대학 경제학과 졸업
* Texas A&M 대학교 경제학과 대학원 졸업(경제학 박사)
* 정보통신정책연구원(KISDI) 책임연구원
* (현) 경희대학교 정경대학 경제학부 교수

번역 박찬규

저자 ▶ 박찬규 교수
* 서울대학교 공과대학 산업공학과 졸업
* 서울대학교 대학원 산업공학과 졸업(석사, 박사)
* 한국정보화진흥원 책임연구원
* 막스플랑크연구소 박사후 연구원
* (현) 동국대학교 경영대학 경영학과 교수

번역 최필선

저자 ▶ 최필선 교수
* 서울대학교 사회과학대학 무역학과 졸업
* 서울대학교 사회과학대학 국제경제학과 대학원 졸업
* Texas A&M 대학교 경제학과 대학원 졸업(경제학 박사)
* 예금보험공사 연구위원
* 금융감독원 팀장
* (현) 건국대학교 사회과학대학 국제무역학과 교수

목차

• 저자 소개 v
  저자 서문 vi
  학습능력을 향상시키기 위한 각 장의 구성 ix
  학습자 교육 방법 x
  학습능력을 강화시켜 주는 문장들 xi
  학습자 학습법 xii
  CONNEC의 추가 기능 xiii
  학생들에게 제공되는 자료 xiv
  강사에게 제공되는 자료 xv
  6판에서 개선된 부분 xvi
  역자 소개 xviii
  역자 서문 xix
  
  CHAPTER 01 통계학 둘러보기
  1.1 통계학이란?
  1.2 왜 통계학을 공부하는가?
  1.3 비즈니스와 통계학
  1.4 통계학적 도전
  1.5 비판적 사고
  
  CHAPTER 02 데이터 모으기
  2.1 변수와 데이터
  2.2 측정 수준
  2.3 표본추출의 개념
  2.4 표본추출의 방법
  2.5 데이터 출처
  2.6 서베이
  
  CHAPTER 03 데이터 시각적으로 묘사하기
  3.1 줄기-잎 그림 및 점그림
  3.2 빈도분포 및 히스토그램
  3.3 효과적인 엑셀 차트
  3.4 선도표
  3.5 막대도표
  3.6 파이도표
  3.7 산포도
  3.8 표
  3.9 현혹적 그래프
  
  CHAPTER 04 기술통계량
  4.1 숫자적 기술
  4.2 중심 측정
  4.3 변동성 측정
  4.4 표준화 데이터
  4.5 백분위수, 사분위수, 상자그림
  4.6 공분산 및 상관계수
  4.7 그룹 데이터
  4.8 왜도 및 첨도
  
  CHAPTER 05 확률
  5.1 확률실험
  5.2 확률
  5.3 확률의 규칙
  5.4 독립적 사건
  5.5 분할표
  5.6 트리 도표
  5.7 베이즈 정리
  5.8 셈법
  
  CHAPTER 06 이산확률분포
  6.1 이산확률분포
  6.2 기댓값과 분산
  6.3 이산균등분포
  6.4 이항분포
  6.5 포아송분포
  6.6 초기하분포
  
  CHAPTER 07 연속확률분포
  7.1 연속확률분포
  7.2 연속균등분포
  7.3 정규분포
  7.4 표준정규분포
  7.5 정규분포 근사
  7.6 지수분포
  
  CHAPTER 08 표본분포와 추정
  8.1 표본추출과 추정
  8.2 중심극한정리
  8.3 표본크기와 표준오차
  8.4 σ를 알 때 모평균(μ)에 대한 신뢰구간
  8.5 σ를 모르는 경우 모평균(μ)에 대한 신뢰구간
  8.6 모비율(π)에 대한 신뢰구간
  8.7 유한모집단에서 추정
  8.8 모평균 추정을 위한 표본크기 정하기
  8.9 모비율 추정에 있어서 표본크기
  
  CHAPTER 09 단일표본 가설검정
  9.1 가설검정의 원리
  9.2 제1종 오류와 제2종 오류
  9.3 의사결정 규칙과 임계치
  9.4 평균에 대한 가설검정: 모분산을 아는 경우
  9.5 평균에 대한 가설검정: 모분산을 모르는 경우
  9.6 모비율에 대한 검정
  
  CHAPTER 10 두 표본 가설검정
  10.1 두 표본인 경우 가설검정
  10.2 두 평균 비교: 상호 독립인 표본들
  10.3 두 평균 차이(μ1 - μ2)에 대한 신뢰구간
  10.4 두 평균 비교: 짝 표본의 경우
  10.5 두 비율 비교
  10.6 비율 차이(π1 - π2)에 대한 신뢰구간
  10.7 두 분산 비교
  
  CHAPTER 11 분산분석
  11.1 분산분석의 기본 개념
  11.2 일원분산분석
  11.3 다중비교검정
  11.4 분산동일성에 대한 검정
  11.5 무반복이원분산분석(랜덤화블록모형)
  11.6 반복이원분산분석(완전인자모형)
  
  CHAPTER 12 단순회귀모형
  12.1 데이터 시각화와 상관관계 분석
  12.2 단순회귀분석
  12.3 회귀모형
  12.4 보통최소제곱법
  12.5 유의성 검정
  12.6 분산분석: 전체적인 적합도
  12.7 Y에 대한 신뢰구간 및 예측구간
  12.8 잔차검정
  12.9 비정상 관측치
  
  CHAPTER 13 다중회귀모형
  13.1 다중회귀모형
  13.2 전체적인 적합도 평가
  13.3 예측변수의 유의성
  13.4 Y에 대한 신뢰구간
  13.5 범주형 예측변수
  13.6 비선형과 상호작용 효과에 대한 검정
  13.7 다중공선성
  13.8 회귀모형 진단
  13.9 회귀모형의 기타 이슈
  
  CHAPTER 14 카이제곱 검정
  14.1 독립 여부에 대한 카이제곱 검정
  14.2 적합도에 대한 카이제곱 검정
  14.3 균등분포 적합도 검정
  14.4 포아송분포 적합도 검정
  14.5 정규분포 카이제곱 적합도 검정
  
  Appendix
  A 이항분포표
  B 포아송분포표
  C-1 표준정규분포표
  C-2 누적 표준정규분포
  D 스튜던트 t 분포 임계치
  E 카이제곱 분포 임계치
  F F0.10~0.01의 임계치
  G 연습문제 해답
  H 시험 대비 문제 해답
  J 엑셀 통계 함수
  
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출판사 서평

처음으로 통계학을 접하는 경제·경영계열 학생들을 위한 입문서

이 책은 대학에서 처음으로 통계학을 접하는 경제·경영계열 학생들을 위한 입문서이다. 책의 제목(경영경제통계학)이 압축적으로 표현하고 있듯이 경영·경제 분야에 필요한 기본적인 통계학 지식을 소개하고 있다. 이 책은 2012년 초판이 나온 이후 2016년 4판, 그리고 2018년 6판이 출간되어 미국의 많은 대학에서 학부수준 통계학 교재로 쓰이고 있다.

순수 통계학적인 입문서들이 이미 많이 나와 있지만 경제학이나 경영학적 응용이 제한적인 경우가 많다. 반대로 경제분야 통계학 책 중에는 회귀분석 등에 치중한 나머지 통계학을 처음 배우는 학생들에게는 지나치게 어려운 경우가 많다. 그런 점에서 이 책은 균형을 잘 유지하고 있으며, 따라서 경영·경제 관련 통계학 공부를 처음 시작하는 학생들에게 적합한 책이라 할 수 있다. 그렇다고 해서 이 책이 기초적인 내용만 담고 있는 것은 아니다. 이론보다는 활용에 초점을 맞춘 것일 뿐, 이 책이 다루고 있는 범위는 상당히 넓은 편이다. 이미 통계학을 단편적으로 접했다 하더라도 이 책을 통해 자신의 통계학 지식을 다시 한 번 정리할 수 있다. 최근 떠오르고 있는 빅데이터 분석, 머신러닝이 통계학적 기초에 기반을 두고 있어, 이에 대한 통계학적 기초지식을 습득할 수 있는 내용들을 담고 있다. 그 외에 독자들이 필요한 부분을 수시로 찾아볼 수 있는 참고서로 이용할 수도 있을 것이다.

이 책의 또 다른 장점 중의 하나는 각종 개념을 이론적으로 설명하는 데 그치지 않고, 소프트웨어를 활용하여 실제로 결과를 산출해 볼 수 있도록 하고 있다는 점이다. 이 책에서 사용하는 통계 소프트웨어는 기본적으로 엑셀이지만 여기에 그치지 않고 엑셀에 추가기능(add-in)으로 설치할 수 있는 MegaStat에 대해서도 소개하고 있다.

특히 6판은 교수와 학생들의 의견을 반영하여 통계학 교과서로 강의와 학습에 최적화된 버전으로 판단된다. 특히 최신 버전 엑셀 지원을 통해 학생들의 실습을 돕고 있다. 각 장의 Mini Case 역시 경제학과 경영학 분야의 최근 예제로 업데이트하였다.

기본정보

ISBN	9791132101741
발행(출시)일자	2019년 01월 05일
쪽수	660쪽
크기	219 * 260 * 29 mm / 1433 g
총권수	1권

Klover

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전공 교재라서 샀음

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학교 수업 교재

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학교 수업용으로 구매했어요