(R을 활용한) 다변량 통계분석 입문

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 1장 다변량분석의 자료
• 1.1 다변량 자료의 예제들 = 2
• 1.2 다변량 방법들의 소개 = 12
• 1.3 다변량 정규분포 = 14
• 1.4 컴퓨터 프로그램 = 15
• 부록 : R 소개 = 17
• A.1 R 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) = 17
• A.2 R에서 도움말 문서 = 18
• A.3 R 패키지들 = 18
• A.4 R 객체 = 19
• A.5 R 벡터 = 19
• A.6 R의 행렬 = 20
• A.7 R에서 원시 데이터베이스로부터 다변량 자료 만들기 = 23
• A.8 데이터 프레임 인덱싱 = 27
• 2장 행렬대수
• 2.1 행렬대수의 필요성 = 32
• 2.2 행렬과 벡터 = 32
• 2.3 행렬 연산 = 34
• 2.4 역행렬 = 36
• 2.5 이차형식 = 37
• 2.6 고유값과 고유벡터 = 37
• 2.7 평균 벡터와 공분산 행렬 = 38
• 2.8 추가 자료 = 40
• 부록 : R에서의 행렬대수 = 42
• 3장 다변량 자료 시각화
• 3.1 이차원에서 다변량 자료 시각화의 문제 = 44
• 3.2 지표변수 그리기 = 45
• 3.3 Draftsman 그림 = 45
• 3.4 개별적인 자료들의 표현 = 47
• 3.5 변수들의 프로파일 = 48
• 3.6 논의와 추가 자료 = 50
• 부록 : R로 그림 그리기 = 51
• A.1 이차원 산점도 = 51
• A.2 삼차원 산점도 = 51
• A.3 Draftsman 그림 = 52
• A.4 개별적 자료들의 표현 : 체르노프 얼굴과 별 = 52
• A.5 변수들의 프로파일 = 52
• 4장 다변량 자료의 유의성 검정
• 4.1 여러 변수들의 동시 검정 = 56
• 4.2 이표본 평균 비교 : 일변량 경우 = 56
• 4.3 이표본 평균 비교 : 다변량 경우 = 58
• 4.4 다변량 검정 대 일변량 검정 = 62
• 4.5 이표본 변동 비교 : 일변량 경우 = 63
• 4.6 이표본 변동 비교 : 다변량 경우 = 64
• 4.7 여러 표본의 평균 비교 = 69
• 4.8 여러 표본의 변동 비교 = 73
• 4.9 컴퓨터 프로그램 = 78
• 부록 : R을 이용한 유의성 검정 = 82
• A.1 일변량 이표본 t-검정 = 82
• A.2 Hotelling T²를 이용한 다변량 이표본 검정 = 82
• A.3 일변량 이표본의 변동량 비교 = 82
• A.4 다변량 이표본의 변동량 비교 = 83
• A.5 여러 다변량 평균의 비교 = 83
• A.6 여러 공분산 행렬의 동질성 검정 = 84
• 5장 다변량 거리 측정과 검정
• 5.1 다변량 거리들 = 86
• 5.2 개별 관측치들 간의 거리 = 86
• 5.3 모집단 그리고 표본들 간의 거리 = 89
• 5.4 비율에 대한 거리 = 94
• 5.5 존재 여부 자료 = 95
• 5.6 Mantel 임의화 검정 = 96
• 5.7 컴퓨터 프로그램 = 99
• 5.8 논의와 추가 자료 = 100
• 부록 : R에서의 다변량 거리 측도 = 102
• A.1 거리 측도의 계산 = 102
• A.2 Mantel 임의화 검정 = 103
• 6장 주성분분석
• 6.1 주성분의 정의 = 106
• 6.2 주성분분석 절차 = 107
• 6.3 컴퓨터 프로그램 = 116
• 6.4 추가 자료 = 116
• 부록 : R에서의 주성분분석(PCA) = 121
• 7장 인자분석
• 7.1 인자분석 모형 = 124
• 7.2 인자분석 방법 = 127
• 7.3 주성분 인자분석 = 128
• 7.4 인자분석 프로그램을 이용한 주성분분석 = 131
• 7.5 분석의 옵션들 = 136
• 7.6 인자분석의 가치 = 136
• 7.7 논의와 추가 자료 = 137
• 부록 : R에서의 인자분석 = 139
• 8장 판별함수분석
• 8.1 그룹 구별 문제 = 142
• 8.2 Mahalanobis 거리를 이용한 판별 = 142
• 8.3 정준판별함수 = 143
• 8.4 유의성 검정 = 145
• 8.5 가정 = 146
• 8.6 그룹 멤버십의 사전확률 할당 = 152
• 8.7 단계적 판별함수분석 = 152
• 8.8 개체들의 잭나이프 분류 = 153
• 8.9 비분류된 개체들을 그룹에 할당 = 153
• 8.10 로지스틱 회귀 = 154
• 8.11 컴퓨터 프로그램 = 159
• 8.12 논의와 추가 자료 = 159
• 부록 : R에서의 판별함수분석 = 161
• A.1 R에서 정준판별분석 = 161
• A.2 R에서 로지스틱 회귀 기반 판별분석 = 163
• 9장 군집분석
• 9.1 군집분석의 사용 = 166
• 9.2 군집분석의 타입 = 166
• 9.3 계층 방법 = 167
• 9.4 군집분석에서의 문제점 = 169
• 9.5 거리 측도들 = 171
• 9.6 군집분석으로 주성분분석 = 171
• 9.7 컴퓨터 프로그램 = 176
• 9.8 논의와 추가 자료 = 176
• 부록 : R에서의 군집분석 = 181
• 10장 정준상관분석
• 10.1 다중회귀분석 확장 = 184
• 10.2 정준상관분석을 위한 절차 = 186
• 10.3 유의성 검정 = 187
• 10.4 정준변수의 해석 = 188
• 10.5 컴퓨터 프로그램 = 199
• 10.6 추가 자료 = 200
• 부록 : R에서의 정준상관 = 203
• 11장 다차원척도분석법
• 11.1 거리행렬로 지도 만들기 = 206
• 11.2 다차원척도분석 절차 = 208
• 11.3 컴퓨터 프로그램 = 216
• 11.4 추가 자료 = 216
• 부록 : R에서의 다차원척도분석 = 218
• 12장 다변량배열분석
• 12.1 다변량배열 문제 = 222
• 12.2 주성분분석 = 222
• 12.3 주요인분석 = 228
• 12.4 다차원척도분석 = 234
• 12.5 대응분석 = 235
• 12.6 배열 방법들의 비교 = 240
• 12.7 컴퓨터 프로그램 = 241
• 12.8 추가 자료 = 241
• 부록 : R에서의 배열 방법 = 243
• A.1 주성분 그리고 비계량 다중척도분석 = 243
• A.2 주요인분석 = 243
• A.3 대응분석 = 244
• A.4 배열을 위한 다른 R 패키지들 = 244
• A.5 배열에서 draftsman 그림 = 245
• 13장 에필로그
• 13.1 다음 단계 = 248
• 13.2 몇 가지 일반적인 얘기 = 248
• 13.3 결측치 = 249
• 찾아보기 = 251