(SAS를 이용한)다변량 통계분석 = Multivariate statistical analysis

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 제1장 다변량 데이터 알아보기 = 1
• 1.1 서론 = 1
• 1.2 데이터 구조와 단순 기술통계량 = 5
• 1.3 그림을 통한 다변량 데이터 표현 = 8
• 1.4 거리 측도 = 14
• 1.5 SAS를 이용한 기초 통계량 : PROC INSIGHT = 22
• 연습문제 = 25
• 제2장 기초 행렬 대수와 확률벡터 = 29
• 2.1 정의 = 29
• 2.2 행렬의 연산 = 31
• 2.3 분할 행렬 = 35
• 2.4 행렬의 계수 = 36
• 2.5 행렬의 결정식 = 37
• 2.6 역행렬 = 38
• 2.7 양정치행렬과 반양치행렬 = 41
• 2.8 직교벡터와 직교행렬 = 42
• 2.9 고유값과 고유벡터 = 43
• 2.10 스펙트럼분해 = 46
• 2.11 제곱근행렬 = 47
• 2.12 멱등행렬 = 48
• 2.13 행렬에 대한 부등식과 최대화정리 = 49
• 2.14 벡터와 행렬의 미분 = 50
• 연습문제 = 51
• 제3장 다변향 확률표본에 대한 기초 = 55
• 3.1 다변량 분포함수 = 55
• 3.2 확률벡터, 확률행렬의 기대값과 공분산행렬 = 56
• 3.3 다변량 확률표본의 기대값과 공분산행렬 = 58
• 3.4 일반화분산과 총분산 = 60
• 3.5 상호상관성 측도 = 61
• 연습문제 = 64
• 제4장 다변량 정규분포 = 67
• 4.1 다변량 정규분포 = 67
• 4.2 다변량 정규분포의 성질 = 71
• 4.3 다변량 정규분포의 모수 추정 = 75
• 4.4 위샤트 분포 = 76
• 4.5 정규성 평가 = 77
• 4.6 변수변환을 통한 정규성 만족 = 85
• 4.7 SAS 이용한 정규성 검토 = 86
• 연습문제 = 93
• 제5장 모집단 평균벡터에 관한 추론 = 97
• 5.1 서론 = 97
• 5.2 Student t-검정과 다변량인 경우로의 확장 = 97
• 5.3 Σ를 모를 때 $$H_0$$ : μ ＝ $$μ_0$$에 대한 Hotelling T² 검정 = 99
• 5.4 두 모집단에 대한 Hotelling의 T² 검정 = 103
• 5.5 짝지어진(Paired) 두 개 집단에 대한 검정 = 110
• 5.6 Hotelling T² 통계량과 최대우도비 검정 = 113
• 5.7 모평균벡터의 동시신뢰영역 = 116
• 5.8 SAS를 이용한 Hotelling 검정 = 122
• 연습문제 = 124
• 제6장 여러 개 모집단에서 다변량 평균벡터의 비교 = 131
• 6.1 서론 = 131
• 6.2 반복측정 자료에 대한 비교 = 131
• 6.3 일원배치 분산분석 - 일변량의 경우 = 134
• 6.4 일원배치 다변량 분산분석 = 136
• 6.5 많이 사용되는 4개의 통계량 = 141
• 6.6 이원배치 다변량 분산분석 = 144
• 6.7 SAS를 이용한 다변량분산분석 : PROC ANOVA와 PROC GLM = 150
• 연습문제 = 162
• 제7장 공분산행렬에 대한 검정 = 169
• 7.1 서론 = 169
• 7.2 공분산행렬에 대한 동일성 검정 = 169
• 7.3 구형성에 대한 검정 = 173
• 7.4 복합대칭성에 대한 검정 = 175
• 7.5 독립성 검정 = 178
• 연습문제 = 183
• 제8장 다중 선형회귀 = 185
• 8.1 서론 = 185
• 8.2 다중 선형회귀모형 = 185
• 8.3 모수 추정 = 186
• 8.4 회귀모형에 대한 추론 = 190
• 8.5 모형에 대한 적합도 검정 = 192
• 8.6 다변량 다중 회귀모형 = 197
• 8.7 SAS를 이용한 회귀분석 : PROC REG = 206
• 연습문제 = 210
• 제9장 주성분분석 = 217
• 9.1 서론 = 217
• 9.2 주성분의 정의와 개념 = 218
• 9.3 상관행렬을 이용한 주성분 분석 = 224
• 9.4 주성분에 의한 표본 변동 설명 = 228
• 9.5 표본고유값과 표본고유벡터의 대수적 성질 = 229
• 9.6 주성분 그래프 = 232
• 9.7 주성분 개수의 선택 = 232
• 9.8 마지막 주성분으로부터의 정보 = 234
• 9.9 주성분에 대한 해석 = 235
• 9.10 SAS를 이용한 주성분분석 : PROC PRINCOMP = 239
• 연습문제 = 245
• 제10장 인자분석 = 255
• 10.1 서론 = 255
• 10.2 다중 인자모형 = 256
• 10.3 인자적재와 공통성에 대한 추정방법 = 262
• 10.4 인자개수 결정 = 267
• 10.5 인자적재의 회전 = 269
• 10.6 인자점수 = 273
• 10.7 인자분석 전략 = 276
• 10.8 SAS를 이용한 인자분석 : PROC FACTOR = 280
• 연습문제 = 296
• 제11장 정준상관분석 = 299
• 11.1 서론 = 299
• 11.2 정준변수와 정준상관 = 300
• ll.3 표본정준변수와 표본정준상관계수 = 306
• 11.4 정준변수에 대한 해석 및 특성 = 309
• 11.5 상관성에 대한 검정 = 311
• 11.6 SAS를 이용한 정준상관분석 : PROC CANCORR = 312
• 연습문제 = 315
• 제12장 판별분석과 분류 = 317
• 12.1 서론 = 317
• 12.2 두 개 그룹의 판별 = 318
• 12.3 세 개 이상의 그룹의 판별 = 328
• 12.4 오분류율 계산 = 333
• 12.5 판별함수의 표준화 = 335
• 12.6 판별함수의 유의성 검정 = 337
• 12.7 판별함수의 변수선택 : 단계별 변수 선택 = 341
• 12.8 SAS를 이용한 판별분석 : PRO DISCRIM = 342
• 연습문제 = 356
• 제13장 군집분석 = 359
• 13.1 서론 = 359
• 13.2 유사성 측도 = 360
• 13.3 계층적 군집 방법 = 361
• 13.4 비계층적 군집 방법 = 369
• 13.5 군집 개수의 결정 = 370
• 13.6 군집의 타당성 = 371
• 13.7 변수들에 대한 군집 = 372
• 13.8 SAS를 이용한 군집 분석 : PROC CLUSTER = 372
• 연습문제 = 379
• 참고문헌 = 383
• 부록 = 387
• 연습문제 해답 = 409
• 찾아보기 = 429