이 책은 다양한 통계학 지식을 담고 있는 책입니다. 크게 ‘기술 통계’ 부분과 ‘상관관계’ 부분, ‘확률’ 부분, ‘확률분포’ 부분, ‘추정’ 부분, ‘검정’ 부분, ‘비모수검정’, ‘회귀분석’, ‘분산분석과 다중비교’, ’다변량분석’, ‘베이즈 통계’ 부분이 있습니다. 제 기억에 남는 개념 몇 개가 있었습니다. 우선 ‘기술 통계’ 부분의 왜도와 첨도 부분이 기억에 남았습니다. 왜도는 히스토그램의 뒤틀림을 나타내는 지표라고 하며, 평균 주변의 3차 적률을 표준편차의 세제곱으로 나눈 값이라고 합니다. 첨도는 히스토그램의 뾰족한 정도를 나타내는 지표로, 평균 주변의 4차 적률을 표준편차의 네제곱으로 나누고 3을 뺀 값이라고 합니다. 여기서 3을 뺀 이유는 데이터가 정규분포를 따를 때 첨도가 0이 되도록 하기 위해서이고, -3을 하지 않고 첨도를 정의하기도 한다고 합니다. ‘기술 통계’ 부분의 끝부분에 있는 Q-Q 플롯은 어떠한 데이터의 분포가 정규분포에서 어느 정도 어긋나는지를 시각화하는 데에 사용될 수 있다고 합니다. ‘상관관계’ 부분의 피어슨의 상관계수 부분도 기억에 남습니다. 이 수치는 공분산을 표준편차 2개의 곱으로 나눈 값으로 정의할 수 있다고 합니다. 저자는 상관관계를 구한 후에도 산점도도 꼭 확인해 보고, 그룹별로 데이터를 나누는 층화(stratification)도 한번 꼭 해보라고 말합니다. 또, ‘검정’ 부분의 ‘모평균 차이검정 1’, ‘모평균 차이검정 2’, ‘등분산검정’ 역시 기억에 남았습니다. 모평균 차이검정 1 부분에서는 두 집단이 정규분포를 따르고, 모분산을 알거나 모분산은 모르지만 등분산임을 알 때 모평균의 차이를 검정하는 방법이 나왔습니다. 그리고, 모평균 차이검정 2 부분에서는 두 집단이 정규분포를 따를 때, 모분산을 모르고 등분산이 아닐 수도 있을 때 모평균의 차이를 검정하는 방법(웰치의 t검정)에 대해서 설명합니다. 사실 모분산이 서로 다르고 이를 모를 때 모평균을 검정하는 문제를 베렌스-피셔 문제라 부르고 지금으로서는 엄밀한 검정이 없지만, 근사검정으로 웰치의 t검정을 사용할 수 있는 것이라고 합니다. 저는 이 책을 읽고 정말 다양한 통계 기법이 개발되어 있고, 이를 잘 익힌다면 굉장히 유용하게 사용할 수 있을 것 같다고 느꼈습니다.