통계의 아름다움

1장 통계와 과학
1.1 스토캐스틱 세상
1.1.1 포켓볼 치는 물리학자
1.1.2 신은 주사위를 던지는가?
1.1.3 연쇄살인범의 체포
1.1.4 동전을 던지는 수학자들
1.2 확률의 이해
1.2.1 게임 상금의 배분
1.2.2 6연속 숫자와 14연속 숫자
1.2.3 사회자 뒤의 염소
1.2.4 실종된 잠수함을 찾아라
1.3 통계적 사고와 모델
1.3.1 차를 맛보는 여인
1.3.2 ‘쓰레기 같은 남자’ 꺼져
1.3.3 식스시그마의 기적
1.3.4 뉴턴의 사과
1.4 통계와 과학
1.4.1 지다성과 신기군사
1.4.2 딥블루와 알파고
1.4.3 중약과 양약
1.4.4 모든 모델은 잘못되었다

2장 데이터와 수학
2.1 데이터와 공간
2.1.1 다차원 세계의 벌레
2.1.2 매트릭스와 트랜스포머
2.1.3 구장산술과 선형방정식
2.1.4 이십팔수와 황도십이궁
2.2 확률변수와 분포
2.2.1 베르누이의 동전
2.2.2 몇 번의 만남과 신기한 37
2.2.3 드무아브르의 정규분포
2.2.4 술고래의 걸음걸이
2.3 데이터 알아가기
2.3.1 테세우스의 배
2.3.2 성별부터 체중까지
2.3.3 만 나이와 일반 나이
2.3.4 신체검사 기록표
2.4 수리통계의 기초
2.4.1 관중규표와 일엽지추
2.4.2 악질 도박꾼의 계략
2.4.3 평균화된 급여
2.4.4 소이비도와 공작 깃

3장 데이터 시각화
3.1 역사 속 통계 그래프
3.1.1 하도와 낙서
3.1.2 런던 콜레라 방역
3.1.3 나이팅게일의 장미
3.1.4 나폴레옹 원정
3.2 데이터와 시각화
3.2.1 여왕의 드레스
3.2.2 캔버스와 화선지
3.2.3 심수 왕자와 다래끼 화가
3.2.4 우주왕복선 ‘챌린저호’
3.3 기초 통계 그래프
3.3.1 올드 페이스풀 간헐천의 비밀
3.3.2 통계 그래프의 창시자
3.3.3 오래된 국가의 시운
3.3.4 비상하는 모션 차트
3.4 데이터 간의 관계
3.4.1 포리마의 궤도
3.4.2 50개 주의 최고봉
3.4.3 타이타닉호의 생존자
3.4.4 체르노프의 얼굴

4장 모델과 방법
4.1 자주 쓰는 통계 모델
4.1.1 천양과 사조
4.1.2 차원축소 공격
4.1.3 고객은 왕
4.1.4 주식의 동향
4.2 머신러닝
4.2.1 맥주와 기저귀의 전설
4.2.2 ‘엄친딸’ 찾기
4.2.3 차라리 잘못 죽이는 것과 절대 놓치지 않는 것
4.2.4 나무와 숲
4.3 인공지능
4.3.1 인공지능의 2전 3기
4.3.2 딥러닝의 전생과 현재
4.3.3 신비로운 신경
4.3.4 아름다운 필터
4.4 그 외의 분석 방법
4.4.1 차, 술, 펩시콜라
4.4.2 몬테카를로와 원자폭탄
4.4.3 의사의 필적
4.4.4 사막의 나비

5장 빅데이터 시대
5.1 기술의 변천사
5.1.1 통계학의 기원
5.1.2 정보 시대의 도래
5.1.3 데이터 마이닝과 비즈니스 인텔리전스
5.1.4 빅데이터 시대의 신기원
5.2 분석 도구
5.2.1 누가 풋내기는 데이터 분석을 할 줄 모른다고 했는가?
5.2.2 자웅을 겨루는 분석 소프트웨어
5.2.3 풀스택 개발자의 최애
5.2.4 필자가 가장 사랑하는 R
5.3 컴퓨팅 프레임워크
5.3.1 냉장고 속 코끼리
5.3.2 병사 지휘와 장수 지휘
5.3.3 전기 호랑이와 전기 개미
5.3.4 무어의 법칙의 미래
5.4 빅데이터 업계의 응용
5.4.1 인터넷의 부흥
5.4.2 트래픽의 시작점
5.4.3 소득의 출처
5.4.4 좋아할 만한 상품과 비위 맞추기

6장 데이터의 함정
6.1 나뭇잎에 가려 숲을 보지 못하다
6.1.1 신기한 전갈자리
6.1.2 승자의 저주
6.1.3 비행기를 격추하는 유가
6.1.4 여신과의 인연
6.2 상관과 인과
6.2.1 방화와 뜨거운 음료
6.2.2 인기 게시물의 비밀
6.2.3 눈과 불의 도시
6.2.4 이름이 그렇게 중요한가?
6.3 표본과 조사
6.3.1 예측할 수 없는 미국 대선
6.3.2 비대칭 듀렉스 데이터
6.3.3 행운아의 전설
6.3.4 하버드 총장의 해고
6.4 도형의 오도
6.4.1 소득의 변화
6.4.2 톨게이트와 정류장
6.4.3 동관의 도주
6.4.4 독이 있는 피팅

참고문헌
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