01 확률변수와 확률분포
02 평균, 분산, 비율에 대한 가설검정
03 분산분석
04 신뢰도 분석
05 비모수적 검정
06 선형회귀분석(1)
07 선형회귀분석(2)
08 범주형 변수를 포함한 회귀모형
09 그래프를 이용한 회귀분석의 이해
10 설명변수 내생성과 도구변수 추정(1)
11 설명변수 내생성과 도구변수 추정(2)
12 비선형 회귀분석
13 성장모형
14 규제화 회귀분석
15 이항 종속변수 모형

AI가 통계 학습과 코딩을 도와주는 시대에도 통계학과 통계분석에 특화된 패키지를 공부하는 것은 여전히 필요하다. AI는 방대한 데이터 처리와 복잡한 계산을 자동화하여 많은 시간을 절약해 주지만, 이러한 결과를 올바르게 해석하고 이를 바탕으로 의사결정을 내리기 위해서는 여전히 통계학적 사고와 방법론에 대한 깊은 이해가 필수적이다. AI라는 도구를 효과적으로 활용하려면 사용자 스스로가 데이터의 맥락과 분석 과정의 의미를 명확히 이해할 수 있어야 하고 그러한 과정은 대학 교육을 통해 습득 되어야 한다고 생각한다.


본서는 통계학 이론과 실제 데이터분석을 결합하여 독자들이 통계적 사고를 바탕으로 데이터를 분석하고 해석할 수 있는 능력을 키우는 데 중점을 두고 있다.
기존의 많은 통계학 교재는 이론에 대한 깊은 설명을 제공하지만, 실습에 필요한 구체적인 통계 소프트웨어 활용법은 충분히 다루지 않거나 반대로 통계 소프트웨어 사용법만을 설명하며 이론적 배경에 대한 논의는 생략하곤 했습니다.
이에 따라 학습자들은 이론과 실습의 간극을 느끼며 어려움을 겪는 경우가 있습니다.


Stata 기초통계와 회귀분석 전면 개정판은 이러한 간극을 메우기 위해 새롭게 설계되었습니다.
통계학적 개념과 이론은 핵심 위주로 설명하며, Stata를 사용하여 실질적인 데이터 분석 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성하였습니다.
특히, 이번 개정판에서는 최신 통계학 및 데이터 분석의 동향을 반영하여 내용을 대폭 수정하고 보완하였습니다.

본 개정판의 주요 특징은 다음과 같습니다:

새로운 주제와 분석 기법 추가: 기존 판에서 다루지 않았던 성장 모형, 규제화 회귀분석 (Ridge, Lasso, ElasticNet), 비선형 회귀분석, 이항종속변수 모형 등의 주제를 포함하여 현대 통계학의 흐름을 반영하였습니다.

Stata 명령어와 실습 데이터의 통합적 제공: 각 장에서 다룬 예제와 실습에 필요한 모든 Stata 명령어를 명확히 제시하며, 마지막 소절에는 분석 과정에서 사용된 명령어를 모아 do-file 형식으로 정리하였습니다.

최신 Stata 18 버전 반영: 최신 Stata 버전의 기능과 업데이트를 반영하여 설명하고, 예제 데이터를 기반으로 독자들이 직접 실습할 수 있도록 하였습니다.

이번 개정판은 통계학 이론을 기반으로 통계 소프트웨어 활용에 초점을 맞추어 구성된 교재로서, 학부 수준의 강의 교재로 활용되기에 적합하며, 통계분석 실무자를 위한 참고서 로도 유용할 것입니다