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R을 활용한 탐색적 자료분석 제3판

자유아카데미

2024년 02월 10일 출간

종이책 : 2024년 01월 25일 출간

(개의 리뷰)
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eBook 상품 정보
파일 정보 pdf (7.11MB)
ISBN 9791158085858
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작품소개

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탐색적 자료 분석(EDA, exploratory data analysis)은 데이터의 특징과 내재하는 구조를 알아내기 위한 통계적 기법들의 통칭이다. 제3판을 내면서, 13장 군집화와 14장 나무모형을 추가하였다. 군집화에서는 개체 군집화와 변수 군집화를 모두 다루었다. 부록으로, 2006년 고려대학교 학부 강의 중 만들었던 평가(시험) 문제와 4개의 과제를 붙였고 또한 리포트 예를 과제와 사례로 구분하여 넣었다.
"1장. R 언어

2장. 탐색적 자료 분석이란?
2.1 EDA
2.2 네 가지 주제
2.3 그래프의 유용성
2.4 기본철학
2.5 성공사례
2.6 요약

3장. 줄기와 잎
3.1 줄기-잎 그림
3.2 줄기 수 줄이기와 늘이기
3.3 히스토그램과의 비교
3.4 또 다른 사례
3.5 요약

4장. 수치요약과 상자그림, 여러 그룹의 비교
4.1 다섯수치요약
4.2 분위수
4.3 전통적인 수치요약과의 비교
4.4 상자그림
4.5 특이점
4.6 여러 묶음 수치자료의 비교
4.7 요약

5장. 자료의 재표현
5.1 멱승ㆍ로그ㆍ지수 변환에 의한 재표현
5.2 재표현의 목적
5.3 재표현의 활용사례
5.4 표준화 변환
5.5 요약

6장. 확률 플롯의 활용
6.1 정규확률 플롯
6.2 각종 임의수의 모의생성 방법
6.3 정규확률 플롯의 여러 패턴
6.4 지수분포와 와이블 분포로부터의 확률 플롯
6.5 두 표본의 등화
6.6 요약

7장. 2원 자료ㆍ빈도 표의 탐색
7.1 2원 자료 표의 분해
7.2 적합 모형의 검토
7.3 가구 소비지출 사례
7.4 2원 빈도 표 분석
7.5 요약

8장. 시계열 자료의 탐색
8.1 시계열 평활이란?
8.2 평활방법
8.3 사례분석
8.4 계절형 시계열의 분해
8.5 자기상관과 다중 시계열
8.6 주가 사례: 임의보행
8.7 요약

9장. 로버스트 선형회귀
9.1 최소제곱 추정 vs 대안적 방법
9.2 다중선형회귀
9.3 회귀모형의 대안적 추정 방법
9.4 요약

10장. 이변량 자료 탐색
10.1 산점도와 흐트림
10.2 밀도 추정과 보자기 그림
10.3 조각별 선형회귀
10.4 산점도 평활기 LOWESS
10.5 요약

11장. 다변량 자료 탐색
11.1 별 그림
11.2 산점도 행렬
11.3 조건부 플롯
11.4 평행좌표 플롯과 변수 순서화
11.5 차원축소에 의한 시각화: 주성분분석
11.6 비모수적 다중 회귀: LOESS
11.7 공간자료의 표현
11.8 요약

12장. R의 동적 그래픽스
12.1 rgl
12.2 iplots
12.3* rggobi
12.4 나오며

13장. 군집화
13.1 들어가기
13.2 k-평균 군집화
13.3 변수 군집화
13.4* 군집화 결과의 시각화
13.5 요약

14장. 나무 모형
14.1 분류를 위한 나무 모형
14.2 회귀를 위한 나무 모형
14.3 요약

참고 및 관련 문헌
부록 A. 평가
부록 B. 과제
부록 C. 리포트 예
실습 파일
찾아보기 "

작가정보

저자(글) 허명회 저자

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