데이터 과학 시대에서 통계학은 데이터 사이언스의 중심 학문으로, 통계 전공자는 데이터에 포함된 유의미한 패턴을 인식할 수 있는 통찰력을 가져야 한다. 이를 위하여 수리통계 관련 지식은 필수적이다.

지금까지 다양한 수리통계 서적들이 출간되었지만 기존의 서적들은 주로 정리와 수리적 증명 위주로 기술되어 있어 데이터 사이언스 전공자에게는 다소 적합하지 않다. 이러한 아쉬움을 보완하고자 이 책에서는 데이터 사이언스에 필요한 수리통계 이론 및 활용을 중심으로 다루었으며, 개념에 대한 학생들의 이해를 돕기 위하여 파이썬을 활용하였다.

책의 구성은 다음과 같다. 1장은 확률을 소개하였으며 2장에서는 확률변수를 다루었다. 3장에서는 이변량 확률변수를 공부할 수 있으며 4장은 추정을, 그리고 5장은 검정을 기술하였다. 본문 곳곳에 example과 exercise를 배치하여 공부한 내용을 바로 테스트할 수 있게 하였으며, 풀이는 부록에 정리하였으니 필요한 경우 참고하기를 바란다.

이 책은 저자의 개인 웹페이지(http://wolfpack.hnu.ac.kr)에 제공하여 오던 수리통계학 강의노트를 편집하여 발간한 것으로, 좋은 책으로 나올 수 있게 최선을 다했지만 미흡한 점이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며, 추후 나올 수 있는 수정사항 등에 대해서는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이다.

끝으로, 책이 나오기까지 격려해준 사랑하는 가족들에게 이 자리를 빌려 감사의 말을 전하고 싶다. 또한 출간을 허락해준 자유아카데미 출판사에도 감사드린다. 많은 사람들에게 도움이 되는 책이 되기를 기대한다.