간결하고 배우기 쉬운 Python은 프로그래밍을 처음 배우는 사람들에게 추천하는 컴퓨터 프로그래밍 언어입니다. Python은 통계분석에 활용할 수 있는 함수도 상당히 개발되어 있으며 고급 함수 역시 꾸준히 개발되고 있습니다.

이 책은 통계 영역에서 Python 프로그래밍이 어떻게 활용되는지를 잘 보여주며, 통계전공 초보자 또는 Python 프로그램 사용자들이 기초적 통계분석에 필요한 기본적인 지식을 Python과 함께 함양할 수 있도록 집필하였습니다. 능률적인 학습을 위해 Python 프로그래밍의 언어적 기능, 통계량 함수를 이용한 통계분석의 도구적 기능, 그리고 그래프 응용 기능을 쉽게 익힐 수 있도록 구성하였으며 최소한의 통계적 수식과 이론 그리고 Python 프로그래밍 코드를 함께 제공하였습니다. Python 프로그래밍을 모르는 통계학도라면 Python 프로그래밍법을, 통계학을 모르는 Python 프로그램 사용자라면 기초적인 통계 이론을 공부할 수 있을 것입니다.

이 교재의 부족한 점이나 수정사항이 있다면 자유아카데미 편집부에 알려 주시길 바라며, 추후 수정사항은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하기를 바랍니다.
이 책이 출판되기까지는 많은 분들의 도움을 받았습니다. 데이터 정리, Python 코드 정리 작업을 도와준 이정은 대학원생과 이러한 졸고가 책으로 출판될 수 있도록 도와주신 자유아카데미 편집부에 감사드립니다. 늘 함께 하는 사랑하는 가족, 그리고 늘 함께 공부하는 열정 가득한 덕성여대 정보통계학과 학생들과 통계학전공 대학원생들에게도 감사의 말을 전합니다. 부모님께는 더욱 깊이 감사드립니다.


※해당도서의 해답, 데이터파일, 정오표는 당사 홈페이지 자료실에서 확인가능합니다.

1장 프로그래밍 언어 Python에 대하여
1.1 프로그래밍 언어 Python 소개
1.2 Python과 주피터 노트북
1.3 주피터 노트북 기본 실행
1.4 도움 이용
1.5 Python 코딩의 기본 문법

2장 Python 사용 기초
2.1 데이터란 무엇인가?
2.2 Python 프로그래밍 기본
2.3 할당
2.4 데이터벡터 만들기
2.5 데이터벡터에 함수 적용하기
2.6 구조적인 데이터 만들기
2.7 데이터벡터 다루기
2.8 벡터와 행렬 표현과 연산
2.9 배열
2.10 반복문
2.11 조건문
2.12 결측값
2.13 데이터프레임
2.14 내장된 데이터셋 읽기
2.15 데이터 파일 읽기와 결과 파일 만들기
2.16 데이터셋 합치기

3장 그래프
3.1 간단한 그래프
3.2 그래프 조절 변수
3.3 다차원 데이터에 대한 다양한 표현
3.4 3차원 그래프

4장 난수 발생과 모의실험
4.1 연속분포
4.2 이산분포
4.3 정규성검정
4.4 모의실험

5장 일변량 데이터와 기술통계량
5.1 범주형 데이터
5.2 연속형 숫자형 데이터

6장 이변량 데이터
6.1 범주형 데이터
6.2 두 개 연속형 변수에 대한 상관계수

7장 유의성검정
7.1 통계적 가설검정
7.2 일집단 t-검정
7.3 이집단 t-검정
7.4 이집단 분산비 F-검정
7.5 짝지어진 표본에 대한 t-검정
7.6 일집단 모비율에 대한 검정
7.7 이집단 모비율에 대한 검정

8장 카이제곱검정
8.1 카이제곱 독립성검정
8.2 카이제곱 적합도검정

9장 회귀분석
9.1 단순 선형회귀모형
9.2 다중 선형회귀모형

10장 분산분석
10.1 일원배치 분산분석
10.2 이요인 분산분석

11장 사용자정의함수
11.1 사용자정의함수 만들기
11.2 람다 함수
11.3 정규화 사용자정의함수
11.4 결측값 대체 사용자정의함수
11.5 여러 가지 사용자정의함수

*참고문헌
*용어 찾아보기
*Python 함수 찾아보기