AP Statistics · ⁨AP 통계학⁩

1.1 Introducing Statistics: What Can We Learn from Data? · ⁨통계학 도입: 데이터로부터 무엇을 배울 수 있습니까?⁩ 1.2 The Language of Variation: Variables · ⁨변동의 언어: 변수⁩ 1.3 Representing a Categorical Variable with Tables · ⁨표로 범주형 변수 표현하기⁩ 1.4 Representing a Categorical Variable with Graphs · ⁨그래프로 범주 변수 표현하기⁩ 1.5 Representing a Quantitative Variable with Graphs · ⁨그래프로 정량 변수 표현하기⁩ 1.6 Describing the Distribution of a Quantitative Variable · ⁨정량 변수의 분포 묘사하기⁩ 1.7 Summary Statistics for a Quantitative Variable · ⁨정량 변수에 대한 요약 통계량⁩ 1.8 Graphical Representations of Summary Statistics · ⁨요약 통계량의 그래픽 표현⁩ 1.9 Comparing Distributions of a Quantitative Variable · ⁨정량 변수의 분포 비교하기⁩ 1.10 The Normal Distribution · ⁨정규 분포⁩

2.1 Introducing Statistics: Are Variables Related? · ⁨통계학 입문: 변수는 관련되어 있는가?⁩ 2.2 Representing Two Categorical Variables · ⁨두 범주형 변수 표현⁩ 2.3 Statistics for Two Categorical Variables · ⁨두 범주형 변수에 대한 통계⁩ 2.4 Representing the Relationship Between Two Quantitative Variables · ⁨두 정량 변수 간의 관계 표현⁩ 2.5 Correlation · ⁨상관관계⁩ 2.6 Linear Regression Models · ⁨선형 회귀 모델⁩ 2.7 Residuals · ⁨잔차(residuals)⁩ 2.8 Least Squares Regression · ⁨최소제곱회귀⁩ 2.9 Analyzing Departures from Linearity · ⁨선형성 이탈 분석⁩

3.1 Introducing Statistics: Do the Data We Collected Tell the Truth? · ⁨통계학 입문: 수집한 데이터가 진실을 말하는가?⁩ 3.2 Introduction to Planning a Study · ⁨연구 계획 입문⁩ 3.3 Random Sampling and Data Collection · ⁨무작위 표본 추출 및 데이터 수집⁩ 3.4 Potential Problems with Sampling · ⁨표본 추출의 잠재적 문제점⁩ 3.5 Introduction to Experimental Design · ⁨실험 설계 입문⁩ 3.6 Selecting an Experimental Design · ⁨실험 설계 선택⁩ 3.7 Inference and Experiments · ⁨추론 및 실험⁩

4.1 Introducing Statistics: Random and Non-Random Patterns? · ⁨통계학 입문: 무작위 패턴과 비무작위 패턴?⁩ 4.2 Estimating Probabilities Using Simulation · ⁨시뮬레이션을 통한 확률 추정⁩ 4.3 Introduction to Probability · ⁨확률 도입⁩ 4.4 Mutually Exclusive Events · ⁨상호 배타적 사건⁩ 4.5 Conditional Probability · ⁨조건부 확률⁩ 4.6 Independent Events and Unions of Events · ⁨독립 사건 및 사건의 합집합⁩ 4.7 Introduction to Random Variables and Probability Distributions · ⁨무작위 변수 및 확률 분포 입문⁩ 4.8 Mean and Standard Deviation of Random Variables · ⁨무작위 변수의 평균 및 표준편차⁩ 4.9 Combining Random Variables · ⁨무작변량 결합⁩ 4.10 Introduction to the Binomial Distribution · ⁨이항 분포 입문⁩ 4.11 Parameters for a Binomial Distribution · ⁨이항 분포의 모수⁩ 4.12 The Geometric Distribution · ⁨기하 분포⁩

5.1 Introducing Statistics: Why Is My Sample Not Like Yours? · ⁨통계학 입문: 왜 내 표본은 당신의 것과 다른가?⁩ 5.2 The Normal Distribution, Revisited · ⁨정규 분포, 다시 보기⁩ 5.3 The Central Limit Theorem · ⁨중심 극한 정리⁩ 5.4 Biased and Unbiased Point Estimates · ⁨편향 및 무편향 점 추정치⁩ 5.5 Sampling Distributions for Sample Proportions · ⁨표본 비율에 대한 표본 분포⁩ 5.6 Sampling Distributions for Differences in Sample Proportions · ⁨표본 비율 차이에서의 표본 분포⁩ 5.7 Sampling Distributions for Sample Means · ⁨표본 평균에 대한 표본 분포⁩ 5.8 Sampling Distributions for Differences in Sample Means · ⁨표본 평균 차이에서의 표본 분포⁩

6.1 Introducing Statistics: Why Be Normal? · ⁨통계학 입문: 왜 정규분포인가?⁩ 6.2 Constructing a Confidence Interval for a Population Proportion · ⁨모집단 비율에 대한 신뢰 구간 구성⁩ 6.3 Justifying a Claim Based on a Confidence Interval for a Population Proportion · ⁨모집단 비율에 대한 신뢰 구간에 근거하여 주장 타당화⁩ 6.4 Setting Up a Test for a Population Proportion · ⁨모집단 비율 검정을 설정하기⁩ 6.5 Interpreting p-Values · ⁨p-값 해석하기⁩ 6.6 Concluding a Test for a Population Proportion · ⁨모집단 비율 검정 결론 도출⁩ 6.7 Potential Errors When Performing Tests · ⁨검정 수행 시 잠재적 오류⁩ 6.8 Confidence Intervals for the Difference of Two Proportions · ⁨두 비율 차이에 대한 신뢰 구간⁩ 6.9 Justifying a Claim Based on a Confidence Interval for a Difference of Population Proportions · ⁨모집단 비율 차이에 대한 신뢰 구간에 근거하여 주장 타당화⁩ 6.10 Setting Up a Test for the Difference of Two Population Proportions · ⁨두 모집단 비율 차이 검정 설정하기⁩ 6.11 Carrying Out a Test for the Difference of Two Population Proportions · ⁨두 모집단 비율 차이 검정 수행하기⁩

7.1 Introducing Statistics: Should I Worry About Error? · ⁨통계학 입문: 오차를 걱정해야 하는가?⁩ 7.2 Constructing a Confidence Interval for a Population Mean · ⁨모집단 평균에 대한 신뢰 구간 구성⁩ 7.3 Justifying a Claim About a Population Mean Based on a Confidence Interval · ⁨모집단 평균에 대한 신뢰 구간에 근거하여 주장 타당화⁩ 7.4 Setting Up a Test for a Population Mean · ⁨모집단 평균 검정 설정하기⁩ 7.5 Carrying Out a Test for a Population Mean · ⁨모집단 평균 검정 수행하기⁩ 7.6 Confidence Intervals for the Difference of Two Means · ⁨두 평균 차이에 대한 신뢰 구간⁩ 7.7 Justifying a Claim About the Difference of Two Means Based on a Confidence Interval · ⁨두 평균 차이에 대한 신뢰 구간에 근거하여 주장 타당화⁩ 7.8 Setting Up a Test for the Difference of Two Population Means · ⁨두 모집단 평균 차이 검정 설정하기⁩ 7.9 Carrying Out a Test for the Difference of Two Population Means · ⁨두 모집단 평균 차이 검정 수행하기⁩ 7.10 Skills Focus: Selecting, Implementing, and Communicating Inference Procedures · ⁨기술 집중: 추론 절차의 선택, 적용 및 소통⁩

8.1 Introducing Statistics: Are My Results Unexpected? · ⁨통계학 입문: 내 결과가 예상치 못한가?⁩ 8.2 Setting Up a Chi-Square Goodness of Fit Test · ⁨카이제곱 적합도 검정 설정하기⁩ 8.3 Carrying Out a Chi-Square Test for Goodness of Fit · ⁨카이제곱 적합도 검정 수행하기⁩ 8.4 Expected Counts in Two-Way Tables · ⁨이원 표의 기대 계수⁩ 8.5 Setting Up a Chi-Square Test for Homogeneity or Independence · ⁨카이제곱 동질성 또는 독립성 검정 설정하기⁩ 8.6 Carrying Out a Chi-Square Test for Homogeneity or Independence · ⁨카이제곱 동질성 또는 독립성 검정 수행하기⁩ 8.7 Skills Focus: Selecting an Appropriate Inference Procedure for Categorical Data · ⁨기술 집중: 범주형 데이터에 적합한 추론 절차 선택⁩

9.1 Introducing Statistics: Do Those Points Align? · ⁨통계학 입문: 저 점들이 일직선 위에 있는가?⁩ 9.2 Confidence Intervals for the Slope of a Regression Model · ⁨회귀 모델의 기울기에 대한 신뢰 구간⁩ 9.3 Justifying a Claim About the Slope of a Regression Model Based on a Confidence Interval · ⁨회귀 모델의 기울기에 대한 신뢰 구간에 근거하여 주장 타당화⁩ 9.4 Setting Up a Test for the Slope of a Regression Model · ⁨회귀 모델의 기울기 검정 설정하기⁩ 9.5 Carrying Out a Test for the Slope of a Regression Model · ⁨회귀 모델의 기울기 검정 수행하기⁩ 9.6 Skills Focus: Selecting an Appropriate Inference Procedure · ⁨기술 집중: 적절한 추론 절차 선⁩