학창 시절에 어렵게 느껴지었던 과목이 수학 중 통계이다.
경영대학원에 다닐 때 통계학 수업을 들었는데 역시나 어려웠다.
학교 공부로서의 통계가 아니라 상식 향상으로서의 통계를 배우고 싶어서 이 책을 펼쳐보았다.
이 책은 데이터 분석에 필요한 통계 지식을 확실히 전달해주는 책이다.
저자는 이 책 한 권이면 통계학의 전체상과 통계학 관련 데이터 분석 방법을 조감하고, 실전 데이터 분석을 대비한 통계 기초 지식을 쌓을 수 있다고 감히 말하고 있다.
책은 상당히 두껍고 내용도 많다.
목차를 보면 대학 교과서 수준이라고 할 정도로 통계학에 대한 충분한 내용을 다루고 있다.
모집단, 표본부터 시작해서 데이터 유형, 통계량, 확률, 확률분포, 추론통계, 표본오차, 신뢰구간, 가설검정, 상관관계, 회귀분석, 통계 모형화 등이 다루어지고 있다.
교양서적처럼 쓰여졌지만 통계를 깊이 있게 다룬 학술서적처럼 느껴지는 책이다.
책은 데이터를 분석하고 해석하는데 필요한 통계학의 기초개념부터 시작한다.
저자가 강조하고자 하는 내용에는 노랑색 밑줄이 그어져 있다.
그림도 많고, 컬러도 많이 사용하고 있어서 통계학을 어려운 학문이 아니라 편안한 상식으로 느껴지도록 구성한 점이 돋보이는 책이다.
이론 설명도 충실하지만 사례 설명도 곳곳에 있어서 사례를 통한 설명이 이론을 이해하는데 도움을 준다.
대학 통계학 교재를 읽는 것보다는 확실히 편안한 구성이다.
예전에 배웠던 통계학에서 보았던 용어들이 하나씩 하나씩 들어오면서 예전 수업 받았을 때가 떠오른다.
경영대학원에 다닐 때 원대한 꿈이 있었고, 공부하는게 즐겁고 재밌었던 기억이 난다.
한 페이지 한 페이지 넘겨볼수록 책을 읽기 편하고 통계를 배우기에 좋게 구성했다는 점이 느껴졌다.
통계 초보자를 위해서는 매우 유익한 책이다.
직감적인 추론 통계의 모습을 네 개의 시사점으로 설명했다.
(1) 정말로 알고자 하는 것은 표본 데이터가 아니라 모집단이다.
(2) 모집단의 모든 요소를 다 조사하는 전수 조사는 어렵다.
(3) 작은 크기의 표본으로도 모집단을 추론할 수 있다.
(4) 표본을 추출할 때는 무작위로 추출해야 한다.
분산과 표준편차 내용을 보면서 어설프게 기억하고 있는 내 지식을 소환하여 다시 채웠다.
대표값을 이용해 데이터가 어디를 중심으로 분포하는지 정보를 얻고, 데이터가 어느 정도 퍼져 있는지를 파악하기 위해서 분산과 표준편차로 데이터 퍼짐을 평가한다.
통계학 책이기 때문에 수식도 등장하는데 수식이 아주 많지는 않아서 통계를 어렵게 느껴지지 않게 해준다.
이 책 한 권이면 대학 통계 교재가 필요 없을 정도로 내용은 충분하다.
대학 통계 교재보다 오히려 통계를 잘 정리해 놓은 것 같다.
카이제곱검정, 피어슨 상관계수, 이항분포, 선형회귀, 기계학습 등은 들어본 적이 있으니 낯설지 않았다.
베이즈 통계, 지도 학습, p-해킹 등은 처음 들어보는 용어였다.
베이즈 통계는 확률을 얼마나 확신하는지로 해석하는 원리라고 한다.
우주 탐사선으로부터 지구와 많이 닮은 별에서 지구 외 생물의 존재를 확인했다는 연락을 받았을 때 그들의 생태적 특징을 파악하는데 베이즈 통계를 사용한다는 사례를 보여주었다.
책 마지막에는 미분방정식이 나온다.
대학 다닐 때 정말 어렵게 느껴졌던 과목 중의 하나가 미분방정식이었는데, 이 책에서 그것을 보니 정말 감회가 새롭다.
통계학을 상식과 지식으로 공부하려는 사람에게 이 책이 주는 효과는 매우 클 것이라 생각한다.
대학생에게도 직장인에게도 통계를 공부하기에는 좋은 수단이 될 수 있는 책이다.
이 책을 먼저 읽고 대학 통계 교재를 읽는 것도 좋은 방법이 될 것 같다.
어쩌면 이 책이 통계에 대한 지식을 대학 교재 이상으로 충분히 줄 수도 있다.
교양서적이라기 보다는 전문서적으로 보이는 책이다.
공부하는 마음으로 차근차근 정독한다면 통계에 대해서 상당한 지식을 쌓을 수 있도록 해주는 책이라 생각한다.
통계학 책으로 적극 추천하고 싶은 책이다.
대학생인 큰 아이에게도 꼭 읽어보라고 추천해야겠다.
※ 빅데이터시대 올바른 인사이트를 위한 통계101×데이터분석 독서후기 포스트는 책과콩나무카페 그리고 프리렉에서 책만을 제공받아 읽은 후 작성하였습니다.