다변량분석(1학기, 워크북포함)
한국방송통신대학교출판문화원
2022년 02월 28일 출간
국내도서 : 2022년 01월 25일 출간
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작품소개
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다변량분석은 주성분분석, 인자분석, 군집분석, 판별분석 등과 같이 여러 변수들 사이의 관계를 분석하는 방법을 말한다. 다변량분석은 자료의 복잡성과 계산의 다양성으로 인해 이론적으로 접근하기 매우 어려운 것으로 인식되고 있다. 그러나 다변량분석 방법의 기본 개념을 이해하고, 다양한 자료분석 등을 통하여 공부한다면 쉽게 다변량분석 방법에 접근할 수 있다.
이 도서는 자료분석을 통해 다변량분석 방법을 이해할 수 있도록 전개하였다. 분석 절차는 R을 기본으로 프로그램 명령 및 출력 결과를 설명하여 실제 자료분석에 응용할 수 있도록 하였다. 또한 데이터 사이언스 분야에서 역할이 커지고 있는 파이썬을 이용한 분석방법도 각 장별로 모두 포함하였다. 파이썬은 R에 비해 다변량분석 절차가 미흡한 관계로 R 분석 결과를 비교할 수 있도록 동일한 예제를 활용하고, 파이썬 코드에 대해서는 자세한 설명을 하지 않고 코멘트만 추가하였다. 파이썬 기본 활용에 대해서는 『파이썬과 R』도서를 참조하기 바란다.
이 도서는 자료분석을 통해 다변량분석 방법을 이해할 수 있도록 전개하였다. 분석 절차는 R을 기본으로 프로그램 명령 및 출력 결과를 설명하여 실제 자료분석에 응용할 수 있도록 하였다. 또한 데이터 사이언스 분야에서 역할이 커지고 있는 파이썬을 이용한 분석방법도 각 장별로 모두 포함하였다. 파이썬은 R에 비해 다변량분석 절차가 미흡한 관계로 R 분석 결과를 비교할 수 있도록 동일한 예제를 활용하고, 파이썬 코드에 대해서는 자세한 설명을 하지 않고 코멘트만 추가하였다. 파이썬 기본 활용에 대해서는 『파이썬과 R』도서를 참조하기 바란다.
CHAPTER 1 다변량 시각화
1.1 기술통계량 및 분할표
1.2 단변량 그래프
1.3 이변량 그래프
1.4 다차원 그래프
CHAPTER 2 주성분분석
2.1 주성분분석이란?
2.2 주성분분석 모형
2.3 표본상관행렬을 이용한 주성분분석
2.4 주성분 수의 결정
2.5 R을 이용한 주성분분석
2.6 파이썬을 이용한 주성분분석
CHAPTER 3 인자분석
3.1 인자분석이란?
3.2 주성분분석과 인자분석
3.3 인자분석모형
3.4 인자모형 추정
3.5 인자의 수와 인자부하값의 유의성
3.6 인자회전
3.7 인자점수
3.8 R을 이용한 인자분석
3.9 파이썬을 이용한 인자분석
CHAPTER 4 군집분석
4.1 군집분석이란?
4.2 유사성 측도
4.3 계층적 군집분석
4.4 비계층적 군집분석
4.5 R을 이용한 군집분석 사례(1)
4.6 R을 이용한 군집분석 사례(2)
4.7 파이썬을 이용한 군집분석
CHAPTER 5 다차원척도법(MDS)
5.1 MDS란?
5.2 MDS 분석과정
5.3 비유사성(거리)의 측정
5.4 MDS 분석
5.5 R을 이용한 MDS 분석
5.6 파이썬을 이용한 MDS 분석
CHAPTER 6 정준상관분석
6.1 정준상관분석이란?
6.2 정준상관분석모형
6.3 정준상관분석 과정
6.4 R을 이용한 정준상관분석
6.5 파이썬을 이용한 정준상관분석
CHAPTER 7 판별분석
7.1 판별분석 개요
7.2 Fisher의 판별분석모형
7.3 선형판별분석
7.4 판별함수모형 평가
7.5 판별변수 선택
7.6 판별분석 과정
7.7 R을 이용한 선형판별분석
7.8 파이썬을 이용한 선형판별분석
CHAPTER 8 로지스틱 회귀분석
8.1 로지스틱 회귀모형의 이해
8.2 로지스틱 함수
8.3 R을 이용한 로지스틱 회귀분석
8.4 파이썬을 이용한 로지스틱 회귀분석
CHAPTER 9 나무모형
9.1 나무모형이란?
9.2 나무모형 분할방법
9.3 나무모형 크기 결정
9.4 R을 이용한 나무모형 분석
9.5 R을 이용한 회귀나무모형 분석
9.6 파이썬을 이용한 나무모형 분석
참고문헌
1.1 기술통계량 및 분할표
1.2 단변량 그래프
1.3 이변량 그래프
1.4 다차원 그래프
CHAPTER 2 주성분분석
2.1 주성분분석이란?
2.2 주성분분석 모형
2.3 표본상관행렬을 이용한 주성분분석
2.4 주성분 수의 결정
2.5 R을 이용한 주성분분석
2.6 파이썬을 이용한 주성분분석
CHAPTER 3 인자분석
3.1 인자분석이란?
3.2 주성분분석과 인자분석
3.3 인자분석모형
3.4 인자모형 추정
3.5 인자의 수와 인자부하값의 유의성
3.6 인자회전
3.7 인자점수
3.8 R을 이용한 인자분석
3.9 파이썬을 이용한 인자분석
CHAPTER 4 군집분석
4.1 군집분석이란?
4.2 유사성 측도
4.3 계층적 군집분석
4.4 비계층적 군집분석
4.5 R을 이용한 군집분석 사례(1)
4.6 R을 이용한 군집분석 사례(2)
4.7 파이썬을 이용한 군집분석
CHAPTER 5 다차원척도법(MDS)
5.1 MDS란?
5.2 MDS 분석과정
5.3 비유사성(거리)의 측정
5.4 MDS 분석
5.5 R을 이용한 MDS 분석
5.6 파이썬을 이용한 MDS 분석
CHAPTER 6 정준상관분석
6.1 정준상관분석이란?
6.2 정준상관분석모형
6.3 정준상관분석 과정
6.4 R을 이용한 정준상관분석
6.5 파이썬을 이용한 정준상관분석
CHAPTER 7 판별분석
7.1 판별분석 개요
7.2 Fisher의 판별분석모형
7.3 선형판별분석
7.4 판별함수모형 평가
7.5 판별변수 선택
7.6 판별분석 과정
7.7 R을 이용한 선형판별분석
7.8 파이썬을 이용한 선형판별분석
CHAPTER 8 로지스틱 회귀분석
8.1 로지스틱 회귀모형의 이해
8.2 로지스틱 함수
8.3 R을 이용한 로지스틱 회귀분석
8.4 파이썬을 이용한 로지스틱 회귀분석
CHAPTER 9 나무모형
9.1 나무모형이란?
9.2 나무모형 분할방법
9.3 나무모형 크기 결정
9.4 R을 이용한 나무모형 분석
9.5 R을 이용한 회귀나무모형 분석
9.6 파이썬을 이용한 나무모형 분석
참고문헌
인물정보
저자 : 김성수
서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사)
서울대학교 대학원 계산통계학과(이학석사, 이학박사)
한국통신 연구개발단 전임연구원
전북대학교 자연과학대학 통계학과 조교수
ㆍ현재: 한국방송통신대학교 자연과학대학 통계ㆍ데이터과학과 교수
저자 : 김현중
연세대학교 상경대학 응용통계학과(경제학사)
연세대학교 대학원 응용통계학과(경제학석사)
미국 University of Wisconsin-Madison 통계학과(통계학박사)
미국 University of Tennessee 통계학과 조교수
ㆍ현재: 연세대학교 상경대학 응용통계학과 교수
저자 : 정성석
서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사)
서울대학교 대학원 계산통계학과(이학석사, 이학박사)
ㆍ현재: 전북대학교 자연과학대학 통계학과 교수
저자 : 이용구
고려대학교 정경대학 경제학과(경제학사)
미국 University of Minnesota 통계학과(통계학석사, 통계학박사)
중앙대학교 경영경제대학 응용통계학과 교수
ㆍ현재: 중앙대학교 경영경제대학 응용통계학과 명예교수
저자(글) 김현중
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