도서 소개

실생활에 밀접한 각종 예가 들어간 재미있는 이야기가 있는 그림을 통해 어렵다는 수학, 그중에서도 확률과 통계를 설명하고 전달한다. 수학을 공부하는 데 최대 장애가 되는 요소를 ‘그림과 이야기’라는 개념으로 접근하여 수학은 난해하다는 개념 자체를 바꾼 것이다.

한눈에 들어오는 예시와 그림은 수포자라도 쉽게 이해할 만큼 흥미롭고 간결해 큰 비중의 확률과 통계를 포기하는 일이 없도록 한다. 나아가 확률, 통계와 뗄 수 없는 수학 2와 미적분도 똑같은 그림과 이야기로 부록 편에 실어 수능을 준비하는 입시생들의 부담도 덜어주고 있다. ‘수포자’라도 저절로 흥미와 관심을 유도하여 만화를 보듯 즐겁게 확률과 통계를 공부할 수 있다.

  출판사 리뷰

<그림과 이야기를 입힌 즐거운 확률·통계와 수학 2, 미적분>
확률과 통계는 수능에서도 큰 비중을 차지한다. 그러나 어려운 도식과 외계어 같은 용어 때문에 학생 대부분이 공부에 들어가기도 전에 지레 겁부터 먹는다. 이 책은 실생활에 밀접한 각종 예가 들어간 재미있는 이야기가 있는 그림을 통해 어렵다는 수학, 그중에서도 확률과 통계를 설명하고 전달한다. 수학을 공부하는 데 최대 장애가 되는 요소를 이 책은 누구도 생각지 못한 ‘그림과 이야기’라는 개념으로 접근하여 수학은 난해하다는 개념 자체를 바꾼 것이다. 한눈에 들어오는 예시와 그림은 수포자라도 쉽게 이해할 만큼 흥미롭고 간결해 큰 비중의 확률과 통계를 포기하는 일이 없도록 한다. 나아가 확률, 통계와 뗄 수 없는 수학 2와 미적분도 똑같은 그림과 이야기로 부록 편에 실어 수능을 준비하는 입시생들의 부담도 덜어주고 있다.
이 책은 이렇듯 기존의 책과는 다른 새로운 편제로 ‘수포자’라도 저절로 흥미와 관심을 유도하여 만화를 보듯 즐겁게 확률과 통계를 공부할 수 있다.

<그림으로 보는 신개념 확률과 통계>
저자는 수학 전공자는 아니지만 확률, 통계와 밀접한 관련이 있는 일에 종사하고 있다. 그는 대학원에서 확률, 통계를 배우면서 왜 요즘 아이들이 ‘수포자’가 되는지 알 수 있었고, 수학 전공자가 아니라서 오히려 확률 통계의 새로운 방법에 눈을 뜰 수 있었다.
새로운 관점으로 수학을 나아가 확률 통계를 어려워하는 요즘 아이들에게 더 쉽게 전달할 방법을 연구했다. 그 결과 그림과 이야기로 설명하는 방법을 생각해냈고 몇 년간 확률과 통계에 관한 책을 섭렵하여 이 책을 펴냈다.

<꼼꼼한 개념 잡기와 친근해지는 확률과 통계>
이 책에 대해 저자는 자신 있게 얘기한다.“이 책은 수포자에게 확률·통계부터 시작하여 부록의 수학 2, 미적분까지 기존의 수학책과 달리 수학의 흥미와 관심을 유발할 것이다. 수학 특히 확률·통계란 말만 들어도 질리는 사람이라도 그림으로 확률·통계 알려주는 이 책을 대한다면 저절로 흥미와 관심이 생길 것이다. 수학, 특히 확률·통계는 억지로 외운다고 실력이 향상되지 않는다. 처음부터 자세하게 꼼꼼히 개념을 정리하여야 한다. 이 책은 학생들의 이해를 돕기 위하여 기존의 책보다 개념 설명을 2배 이상 더 꼼꼼하게 하였을 뿐만 아니라 이 모두를 그림과 이야기로 전달하여 누구에게나 친근한 수학책이 될 것이다.”

  작가 소개

저자 : 신현진
학부에서 법학을 전공하고 약 20년간 관련 업무에 종사하고 있으며 대학원에서 계량경제학을 공부했다.2011년부터 업무와 관련한 주가조작 담합사건의 손해배상 금액을 통계학적으로 구하는 방법을 연구하면서 확률과 통계에 새롭게 눈을 떴다. 그 어려운 작업의 기초가 결국 고등학교 때 배운 확률·통계임을 깨닫고, 어렵기만 한 기존 통계학 책의 개념에서 벗어나면 확률·통계도 아주 쉽게 배울 방법이 있을 것만 같았다.이후 시중 대학 통계학 책과 고등학교 확률·통계 책을 거의 섭렵하고, 수많은 시행착오와 그만큼의 시간과 노력을 쏟은 끝에, 마침내 그림을 통해 아주 쉽게 확률·통계의 핵심개념을 따라잡는 방법을 찾아냈다.자신이 찾은 이 방법을 다시 정리하여 수많은 ‘수포자’에게 희망과도 같은 이 책을 펴냈다.저자는 수학 전공자도 수학에 친숙한 사람도 아니지만 그래서 오히려 확률·통계를 어려워하는 이들의 막막한 느낌을 잘 알 수 있었다. 그래서 그들의 눈높이에 맞춰 이 책을 펴낸 만큼 기존의 책이 풀어주지 못하는 막막한 부분을 속 시원하게 뚫어줄 것이라고 자신한다.e-mail: arciel35@gmail.com

  목차

1장 경우의 수
1. 동시에(이윽고, 순차로, 연달아) / 2. 곱의 법칙 / 3. 합의 법칙 / 4. 사건 A와 사건 B / 5. 서로 다른 n과 선택 r / 6. 순열 / 7. 조합 / 8. 중복 순열 / 9. 중복조합(nHr=n-1+rCr) / 10. 풀코스 요리[n!, n×(n-1)×(n-2)×…×1] / 11. 코스 요리 (nPr) / 12. 중국 요리(nCr) / 13. 코스 뷔페 요리(nπr) / 14. 뷔페 요리(nHr) / 15. 짬뽕(nCr) / 16. 반장 선거(nPr) / 17. 대표 선거(nCr) / 18. 파티션 / 19. 농구의 포지션 / 20. 이웃하는 순열 / 21. 이웃하지 않도록 하는 순열 / 22. 원순열 / 23. 우체통에 편지 넣기(3π5) / 24. 기명 투표 / 25. 무기명 투표 / 26. 레스토랑 메뉴판 / 27. 주문하는 방법 / 28. 함수와 경우의 수 / 29. 함수의 경우의 수(중복순열) / 30. 1:1 함수와 경우의 수(순열) / 31. 1:1 대응함수와 !(팩토리얼, nPn) / 32. 조합과 함수 / 33. 중복조합과 함수 / 34. 행군 선착순(포상 휴가일이 다름) / 35. 행군 선착순(포상 휴가일이 같음) / 36. 야구 라인업 / 37. 야구 타순 배치 / 38. 당구장(같은 것이 있는 순열) / 39. 경우의 수 / 40. 로또(45C6) / 41. 순서(우열, 순열) / 42. 순서가 정해진 순열 / 43. 최단거리 경우의 수[같은 것이 있는 순열, / (a+b)!/(a!×b!)] / 44. x.y를 지나는 최단거리의 수 / 45. 장애물이 있는 최단 거리의 수 / 46. 휴대폰 잠금 패턴(점 4개) / 47. 휴대폰 잠금 패턴(점 9개) / 48. 햄버거 주문의 경우의 수 / 49. 조합과 같은 것이 있는 순열 / 50. 분할 / 51. 자연수의 분할 / 52. 자연수의 분할의 분할1 / 53. 자연수의 분할의 분할2 / 54. 집합의 분할 / 55. 분배 / 56. 집합의 분할의 분할 / 57. 중복조합 / 58. 콩 심은 데 콩 나고 팥 심은 데 팥 난다 / 59. n쌍이 즐겁게 춤을 추다가 n명 모여라 / 60. 낚시 / 61. 다항정리 / 62. 파스칼의 삼각형 / 63. 이항계수의 성질

2장 확률
64. 확률 / 65. 확률의 시행 / 66. 확률의 시행이 아닌 것 / 67. 표본공간 / 68. 근원사건 / 69. 사건(Event) / 70. 전사건 / 71. 공사건 / 72. 수학적 확률 / 73. 통계적 확률 / 74. 수학적 확률과 통계적 확률 / 75. 확률을 세는 방법 / 76. 합사건(AUB) / 77. 곱사건(A∩B) / 78. 확률의 덧셈정리 / 79. 배반사건(A∩B=?) / 80. 여사건 / 81. 사건 A>=B / 82. 확률의 기본성질 / 83. 조건부 확률 / 84. 의사 중에서 판사일 확률 / 85. 확률의 곱셈정리 / 86. 사건의 종속 / 87. 사건의 독립 / 88. 독립인 사건의 곱셈정리 / 89. 조건부 확률의 원리와 응용 / 89-1. 제비뽑기와 조건부 확률 / 89-2. 아파트 당첨과 조건부 확률 / 90. 독립시행의 확률 / 91. 삽질 / 92. 자녀 계획 / 93. 배반사건과 독립사건

3장 통계
94. 확률변수 / 95. 이산확률변수 / 96. 연속확률변수 / 97. 확률분포 / 98. TWO-TWO / 99. 평균(m) / 100. 평균과 무게중심 / 101. 이산확률 변수의 평균 값(Σxi×pi=m) / 102. 분산(Σxi-m)2/n / 103. 분산의 의미 / 104. 분산의 원리(E(X2)-m2) / 105. 제평제 / 106. 분산값을 구하는 방법(THREE-TWO) / 107. 표준편차 / 108. 분산, 제곱의 평균, 평균의 관계 / 109. aX+b의 평균, 분산, 표준편차 / 110. 베르누이 시행(근원시행) / 111. 베르누이 시행의 확률변수(근원사건) / 112. 베르누이 시행의 대응확률 / 113. 베르누이 시행의 레시피 / 114. 베르누이 분포에서 평균, 분산, 표준편차 / 115. 베르누이 분포에서 이항분포 / 116. 모 아니면 도 / 117. 이항분포 / 118. 이항분포의 확률변수(성공 횟수)의 평균(np) / 119. 이항분포에서 분산, 표준편차 / 120. 윷놀이 / 121. 윷놀이 평균, 분산, 표준편차 / 122. 성공과 실패 / 123. X~B(n,p) / 124. 이항분포 성립 요건 / 125. 이항분포의 응용(타율) / 126. 큰수의 법칙(대수의 법칙) / 127. 정규분포 / 128. 정규분포의 표현 / 129. 정규분포의 모양 / 130. 정규분포와 통계적 추정 / 131. 중심극한정리 / 132. outliner / 133. 이항분포의 정규분포 근사화 / 134. 자유투 / 135. 표준화 / 136. 정규분포의 표준화 / 137. (-md,÷sd) / 138. 표준화 의미 / 139. 분산의 모습 / 140. 확률분포 우산 / 141. 모집단과 표본 / 142. 추출과 추정, 복원추출과 비복원추출 / 143. 표본의 성격 / 144. 표본평균(x바)들의 평균 / 145. 표본평균(X)들의 분산 / 146. 표본평균(x바)들의 표준화 / 147. 3단 부채 / 148. 3단 부채의 면적 (어디 이하, 이상) / 149. 3단 부채의 면적 (어디에서 어디까지) / 150. 모평균의 점추정과 구간추정 / 151. 신뢰도 / 152. 신뢰계수 / 153. 신뢰계수의 k / 154. 표준오차(standard error) / 155. 표준오차(standard error) 2 / 156. 표본의 크기(n) / 157. 표본의 개수 / 158. 모평균의 신뢰구간 / 159. 신뢰구간 구하기의 원리 / 160. 신뢰구간의 길이 / 161. 모평균과 표본평균의 최대 오차 / 162. 모평균의 통계적 추정 1 / 163. 모평균의 통계적 추정 2 / 164. 모평균의 통계적 추정 응용 / 165. 모평균과 표본평균의 차의 최댓값 1 / 166. 모평균과 표본평균의 차의 최댓값 2 / 167. 신뢰도, 표본의 크기, 신뢰구간의 길이 사이의 관계 / 168. 모비율 / 169. 표본비율()들의 평균, 분산, 표준편차 원리 / 170. 표본비율()들의 평균, 분산, 표준편차 / 171. 모비율의 정규분포의 표준화 / 172. 표본 비율()로 모비율의 신뢰구간 구하기 / 173. 신뢰구간의 길이 및 모비율과 표본비율 차의 최댓값 구하기 / 174. 표본 비율()의 추정 1 / 175. 표본 비율()의 추정 2 / 176. 신뢰구간의 길이 / 177. 표준오차(√/n) / 178. 모평균 추정의 원리 / 179. 모비율 추정의 원리 / 180. 모평균, 모비율의 신뢰구간을 벗어남: 사공이 많으면 배가 산으로 올라간다 / 181. 모평균, 모비율의 가설검증

부록 1, 수학 2
182. 집합 / 183. 원소 / 184. 집합의 표시 / 185. 집합의 분류 244 / 186. 기준과 집합 245 / 187. 집합의 포함관계 246 / 188. 진부분집합 247 / 189. 부분집합의 개수 248 / 190. 특정한 원소를 포함 or 포함하지 않은 부분집합의 개수 / 191. 교집합과 합집합 / 192. 서로소와 여집합 / 193. 차집합 / 194. 교환법칙(엎어치나 메어치나) / 195. 결합법칙[( )결합] / 196. 분배법칙(나눔) / 197. 드모르간의 법칙 / 198. 빠짐없이 중복되지 않게 / 199. 집합 A>=B / 200. 명제 / 201. 조건 / 202. 진리집합 / 203. 조건의 부정 / 204. 조건과 진리집합 / 205. 산술평균과 기하평균 / 206. 코시슈바르츠의 부등식 / 207. 정의·증명·정리 / 208. 명제의 부정·역·이·대우 / 209. 충분조건과 필요조건, 필요충분조건 / 210. 삼단논법 / 211. 함수 / 212. 함수가 아닌 것 / 213. 함수는 음식이 아니라 요리이다 / 214. 1:1 함수와 1:1 대응 함수 / 215. 상수 함수 / 216. 항등 함수는 의미 없다 / 217. 함수와 가위, 바위, 보 / 218. 함수 판별법(비와 함수의 이야기) / 219. 가우스 함수(계단 함수, 가우스와 택시요금, / 가우스와 수능등급) / 220. 합성함수 f→g, g?f= g(f(x)) / 221. 합성함수의 성질(방향 바꾸기는 안 되나 / 순서 바꾸기는 됨) / 222. 역함수는 의미 있는 것을 의미 없다로 만드는 것 / 223. 역함수의 성질 / 224. 최불암과 역함수 / 225. 분수함수() ‘1인당’ ‘八자 함수’ / 226. 무리 함수() 돈과 행복 ‘x’ / 227. 수열과 꽃 / 228. 등차수열 / 229. 등차수열의 일반항(꽃) / 230. 등차중항 / 231. 등차수열의 합 / 232. 등비수열 / 233. 등비수열의 일반항 / 234. 등비중항 / 235. 등비수열의 합 / 236. Σ(시그마) / 237. Σ(시그마)의 성질 / 238. 너의 의미 / 239. 수열의 귀납적 정의 / 240. 수열합의 계산 / 241. 수학적 귀납(1KK1) / 242. 귀류법 / 243. 지수와 로그의 의인화 / 244. 지수 / 245. 로그 / 246. 상용 로그

부록 2, 미적분
247. 수열의 극한값 계산 / 248. 수렴의 의미 / 249. 수열의 극한값의 대소관계 / 250. 중간값의 정리 / 251. 등비수열의 수렴과 발산 / 252. 급수의 수렴과 발산 / 253. 분수곱의 분리(아브는 바_-브 이다) / 254. 등비급수의 수렴과 발산 / 255. 무한등비급수의 합 / 256. 함수의 극한과 짝퉁 / 257. 좌극한과 우극한의 의미 / 258. 함수의 극한 / 259. 무한급수의 값 / 260. 미정계수의 결정 / 261. 중력과 시간 / 262. 닫힌 구간과 열린 구간 / 263. f(x)=m이 연속일 때 만족되는 a값 구하기(다리 수선) / 264. 평균변화율 / 265. 순간변화율 / 266. 도함수의 정의 / 267. 함수의 실수배, 합·차·곱의 미분법 / 268. 미분 가능하다는 의미 / 269. 곱 함수의 미분법 / 270. 합성합수의 미분법 / 271. 모나리자와 미적분 / 272. 미분과 적분 / 273. 부정적분의 원리(높이의 차가 면적이다) / 274. 부정적분과 미분의 관계 / 275. 미적분과 부채 / 276. 미분과 적분과의 관계 / 277. 정적분 / 278. 우함수와 기함수(친구 함수와 기이한 함수) / 279. 속도와 가속도(미분) / 280. 속도와 거리(적분) / 281. 속도 가속도 거리 / 282. 속도 가속도 거리 2 / 283. 사이값 정리 / 284. 사이값 정리의 활용 / 285. 롤의 정리와 롤빵 394 / 286. 평균값 정리와 평균변화율 / 287. 로피탈 정리(순간이 평생을 좌우한다) / 288. 역함수의 미분법 / 289. 치환 적분 / 290. 치환 적분 응용 / 291. 부분 적분 / 292. 지수함수와 극한 / 293. 로그 함수와 극한 / 294. ln(자연로그 e) / 295. 삼각 함수는 함수이고, 수가 아니라 비다

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