들어가며

01 R 설치 및 사용법
왜 R 언어인가
R 설치방법
어떤 도구로 통계학을 배울 것인가

02 경우의 수, 순열, 조합
코딩으로 확률과 통계 시작하기
R에서 변수 사용하기
팩토리얼을 구하는 코드 짜기
함수 만들기
R로 순열 구하기
R로 조합 계산하기
프로그래밍으로 확률과 통계를 공부하는 이유
상트페테르부르크의 역설

03 확률
확률은 경우의 수 세기
용어
수학적 확률
통계적 확률
극한의 의미
큰 수의 법칙
큰 수의 법칙은 돈이 된다
수학적 확률로 확률 문제 풀기
통계적 확률로 문제 풀기: 시뮬레이션
R과 몬테카를로 시뮬레이션으로 확률 문제 풀기
몬테카를로 방법으로 원주율 계산하기
몬티홀 문제
심슨의 역설

04 조건부확률
조건부확률이란
베이즈 정리
조건부확률 시뮬레이션하기
베이즈 정리 시뮬레이션하기: 코로나19 검사
생일 역설: 왜 드물게 보이는 사건은 꼭 일어나곤 하는가

05 확률분포
확률분포란
이산확률변수와 연속확률변수
R로 이산확률분포 시뮬레이션하기: 로또 복권
가장 대표적인 연속확률분포, 정규분포
R로 정규분포 다루기
중심극한정리
중심극한정리는 (거의) 모든 분포에 적용된다
아들/딸 역설

06 통계적 추정
통계적 추정이란
통계적 추정의 종류
모평균의 추정
표본평균 시뮬레이션하기
모평균에 대한 구간추정
R로 95% 신뢰구간의 성질 확인하기
컴퓨터 시대의 무식한(?) 추정 방식
예측정확도의 역설

07 부트스트랩
컴퓨터 시대의 통계학
부트스트랩의 원리
부트스트랩으로 모평균 추정하기
부트스트랩으로 모표준편차 추정하기
통계적 가설검정
부트스트랩 신뢰구간을 활용한 가설검정
다시 컴퓨터 시대의 통계학
확률의 세계와 인간의 편향

08 통계학의 지도
통계학에 좀 더 관심 있는 분들을 위해
통계학 공부의 ‘테크트리’
통계학의 분야들
데이터과학과 통계학
통계학과 기계학습, 비슷하면서도 서로 다른

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