통계학은 현대 사회의 다양한 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 이 책은 고등학생들이 대학에서 배우는 통계학개론의 핵심 개념을 미리 접할 수 있도록 구성되었습니다. 기초적인 통계 이론부터 고급 분석 기법까지 폭넓게 다루며, 각 주제마다 실생활 사례를 통해 이해를 돕습니다. 통계학의 역사, 데이터 유형, 확률 이론, 추정과 검정, 회귀분석 등 주요 개념들을 체계적으로 설명합니다.

이 책은 단순히 이론을 나열하는 데 그치지 않고, 실제 데이터를 활용한 분석 방법을 상세히 다룹니다. 데이터의 시각화 기법, 중심 경향성 측도, 분산과 표준편차 등 기본적인 통계 도구부터 시작하여 가설검정, 분산분석, 회귀분석 등 더 복잡한 분석 방법까지 단계적으로 학습할 수 있습니다. 또한 비모수 통계, 베이지안 통계, 시계열 분석 등 현대 통계학의 주요 주제들도 소개하여 통계학의 넓은 스펙트럼을 경험할 수 있습니다.

이 책의 특징 중 하나는 최신 통계 기법과 응용 분야를 포함하고 있다는 점입니다. 빅데이터 분석, 머신러닝, 품질관리 등 현대 사회에서 중요성이 커지고 있는 분야들을 다루어 독자들이 통계학의 현재와 미래를 함께 조망할 수 있게 합니다. 또한 표본설계와 설문조사 방법론을 다루어 실제 연구 설계에 필요한 지식도 제공합니다. 이를 통해 독자들은 통계학이 실제 어떻게 활용되는지 이해할 수 있습니다.

각 장마다 제공되는 풍부한 예제와 사례 연구는 추상적인 개념을 구체화하는 데 도움을 줍니다. 복잡한 수식과 이론을 쉽게 풀어쓴 설명은 통계학에 처음 입문하는 학생들도 부담 없이 접근할 수 있게 해줍니다. 이 책은 고등학생들에게 대학 수준의 통계학을 미리 경험할 수 있는 기회를 제공하며, 향후 대학에서의 학습이나 다양한 분야에서의 데이터 분석에 필요한 탄탄한 기초를 쌓을 수 있도록 돕습니다.

1. 통계학의 기초와 역사
2. 데이터의 유형과 측정
3. 데이터의 시각화
4. 중심 경향성 측도
5. 분산과 표준편차
6. 확률의 기초
7. 이산형 확률분포
8. 연속형 확률분포
9. 표본분포와 중심극한정리
10. 통계적 추정
11. 가설검정의 기초
12. 모평균 검정
13. 모비율 검정
14. 분산 분석 심화
15. 상관분석
16. 단순선형회귀분석
17. 다중선형회귀분석
18. 로지스틱 회귀분석: 확률을 예측하는 강력한 도구
19. 주성분분석과 요인분석
20. 군집분석: 데이터 속 숨겨진 패턴을 찾아서
21. 시계열 분석 기초
22. 비모수 통계기법
23. 베이지안 통계 입문
24. 표본설계와 설문조사
25. 통계적 품질관리
26. 빅데이터와 머신러닝