1. How Not to Be Wrong by Jordan Ellenberg
수학자 입장에서 데이터를 가지고 하는 추론 분석에서 주의할 점이 무엇인지 아주 재밌게 풀어쓴 책입니다. 기본적인 확률론, 통계적 유의성, 선형회귀, 설문조사 이해하는 법 등등 다루는 주제는 진부하지만, 독자를 이해하는 방식이 특이합니다. 간단한 그래프부터 간단한 수식을 통해 여러 예를 열거해서 귀납적으로 논증하는 등, 마치 해석학 책의 풀이를 보는 듯한 설명이 신선합니다. 수학적 논증 방식이 왜 효과적인지 책을 읽으며 깨우칠 수 있는 책인 거 같네요. 내용보다는 설명하는 방식이 주목할 만한 책입니다.
2. Naked Statistics by Charles Wheelan
기술 통계량부터 선형회귀까지 기본적인 통계 분석 결과물을 어떻게 해석해야 하는지에 대한 책입니다. 표나 그래프 분석부터 시작해서 통계에 대한 아무런 지식 없이 꽤나 고급스러운 계량경제학 문제들까지 이해를 할 수 있게 해주니 놀라울 따름이네요. 어떻게 표와 그래프가 독자를 오도할 수 있는지에서부터 수년간 연구되어 왔던 Program Evaluation (정책 평가?, 경제학에서 시 행되었거나 시행될 사회 정책의 효과를 분석하는 학분 분야나 기법)을 몇가지 예를 들어 해설하며 끝납니다. 마지막 챕터는 Angrist 와 Pischke 의 Mostly Harmless Econometrics의 대중적 버전인 것 같네요.
요즘 빅데이터랍시며 뜬구름 잡는 얘기들이 많은데, 기초적인 데이터 분석/ 통계에 대한 이해를 하고 싶으신 분은 재밌게 읽으실 수 있을 거 같습니다. 보통 이런 책들이 번역 퀄리티가 매우 떨어지는 편이라.. 가급적 영어버전 그대로 읽는 것을 추천드립니당.
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