이 책의 개요
이 책의 난도
코드 소개
등장인물
Intro. 시작하며

Model 1. 거짓 응답 속 진실, 알아낼 수 있을까?
__1.1 의미없는 설문지
__1.2 응답의 무작위화
__1.3 집합을 생각하다
__1.4 흡연율 추정
__1.5 확률변수
__1.6 기댓값과 분산
__1.7 이해가 안 될 때는

Model 2. 거울아 거울아, 내가 연애를 할 수 있을지 알려줘!
__2.1 연애결혼 비율
__2.2 베르누이 분포
__2.3 확률 p의 해석
__2.4 조합은 몇 가지?
__2.5 독립 확률변수의 덧셈
__2.6 나무 그래프로 생각해보기
__2.7 n명일 때와 콤비네이션
__2.8 2항 분포의 확률함수

Model 3. 취업 성공 확률을 높이려면 '이것'을 많이 하면 된다?!
__3.1 취업 활동
__3.2 2항 분포의 기댓값
__3.3 확률변수 합의 기댓값
__3.4 시사점
__3.5 모델 확장
__3.6 베타 분포란?
__3.7 베타 2항 분포

Model 4. 발등에 불이 떨어져야 일하는 나, 비정상인가요?
__4.1 다음 과제
__4.2 뒤로 미루기의 원리
__4.3 졸업논문의 가치
__4.4 게으름 뒤의 괴로움
__4.5 시간 할인
__4.6 준 쌍곡선 할인
__4.7 뒤로 미루기 방지
__4.8 과제 분해와 맹세

Model 5. 두껍아 두껍아 확률 계산할게, 내 집 다오.
__5.1 방 구하기의 어려움
__5.2 구골 게임
__5.3 문제의 구조
__5.4 관찰에서 얻은 정보를 살리려면
__5.5 성공 확률은?
__5.6 컴퓨터를 이용한 예상
__5.7 전체의 36.7%를 패스하는 이유
__5.8 궁극의 선택

Model 6. 최대 다수, 최대 행복의 아르바이트생 배치 방법은?
__6.1 어떻게 배치해야 좋을까?
__6.2 선호란 무엇인가?
__6.3 DA 알고리즘
__6.4 매칭의 안정성
__6.5 DA 알고리즘의 안정성
__6.6 어느 쪽에 최적인가?
__6.7 파레토 효율
__6.8 재능

Model 7. 매출 상승의 진짜 이유를 알려면 무작위화 비교실험이 필요해!
__7.1 회의
__7.2 무작위화 비교실험
__7.3 무작위화가 필요한 이유
__7.4 조건부 기댓값
__7.5 잠재적 결과
__7.6 불편 추정량
__7.7 이 차이는 통계적으로 의미가 있는가?
__7.8 통계 검정과 피셔의 홍차

Model 8. 우연이 아닌 필연, 차이는 달라진 변수에서 나온다!
__8.1 검정 논리
__8.2 기각역은 대립가설에 따라 변함
__8.3 매출 데이터 분석
__8.4 정규분포의 성질
__8.5 표본 크기의 설계
__8.6 이론의 필요성

Model 9. 당신이 읽고 있는 그 상품평, 믿을 수 있습니까?
__9.1 사용자 평가
__9.2 배심정리
__9.3 체비쇼프의 부등식
__9.4 큰 수의 약한 법칙
__9.5 배심정리의 증명
__9.6 개인의 확률이 다를 때

Model 10. 0원 좋아, 공짜 좋아.
__10.1 이득은 어느 쪽?
__10.2 제로 가격의 신기함
__10.3 초콜릿 실험
__10.4 효용 함수와 도함수
__10.5 가치 함수
__10.6 이득 느낌의 차이
__10.7 부등식의 성립 조건
__10.8 제로 가격 효과의 일반화

Model 11. 눈치싸움, 감정이 아닌 분석으로 승리하자.
__11.1 가격 경쟁
__11.2 게임 이론과 지배 전략
__11.3 제2가격 봉인입찰
__11.4 메커니즘 디자인
__11.5 데이트 장소는?
__11.6 나시 균형: 일반적인 정의

Model 12. 부자가 되는 방법, 내 손안에 있소이다.
__12.1 첫 보너스
__12.2 도박으로 부자가 되는 방법
__12.3 2배 걸기법의 함정
__12.4 소득분포의 형태
__12.5 확률분포를 이용한 근사
__12.6 누적효과
__12.7 로그 정규분포의 생성

Outro. 모델로 바라본 세상
저자 후기