R을 활용한 응용 다변량 분석 입문

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 머리말 = 3
• 제1장 다변량 데이터와 다변량 분석 = 1
• 1.1. 서론 = 1
• 1.2. 다변량 분석 개발의 간단한 역사 = 3
• 1.3. 변수의 유형과 결측값의 가능한 문제 = 4
• 1.4. 다변량 데이터셋 = 8
• 1.5. 공분산, 상관관계, 거리 = 12
• 1.6. 다변량 정규밀도함수 = 16
• 1.7. 요약 = 23
• 1.8. 연습문제 = 23
• 제2장 다변량 데이터의 시각화 = 25
• 2.1. 서론 = 25
• 2.2. 산점도 = 27
• 2.3. 버블그림 그리고 다른 상형그림 = 35
• 2.4. 산점도행렬 = 38
• 2.5. 추정된 이변량 밀도함수에 의한 산점도의 향상 = 41
• 2.6. 3차원 도표 = 47
• 2.7. 격자그림 = 50
• 2.8. 종유석그림 = 56
• 2.9. 요약 = 58
• 2.10. 연습문제 = 58
• 제3장 주성분분석 = 61
• 3.1. 서론 = 61
• 3.2. 주성분분석 = 62
• 3.3. 표본주성분의 발견 = 63
• 3.4. 주성분이 공분산 또는 상관 행렬로부터 추출되어야 하는가? = 66
• 3.5. 상관계수 r을 갖는 이변량 데이터에 대한 주성분 = 69
• 3.6. 주성분의 척도변경 = 71
• 3.7. 주성분이 어떻게 관측된 공분산행렬을 추정하는가 = 72
• 3.8. 주성분 개수의 선택 = 72
• 3.9. 주성분 점수의 계산 = 75
• 3.10. 주성분분석 응용 사례 = 75
• 3.11. 쌍도 = 95
• 3.12. 주성분분석에 대한 표본크기 = 96
• 3.13. 정준상관분석 = 97
• 3.14. 요약 = 104
• 3.15. 연습문제 = 105
• 제4장 다차원척도법 = 107
• 4.1. 서론 = 107
• 4.2. 근접성 데이터를 위한 모형 = 108
• 4.3. 근접성을 위한 공간 모형 : 다차원 척도법(MDS) = 108
• 4.4. 고전적 다차원 척도법 = 109
• 4.5. 비계량형 다차원 척도법 = 126
• 4.6. 대응분석 = 132
• 4.7. 요약 = 137
• 4.8. 연습문제 = 137
• 제5장 탐색적 인자분석 = 139
• 5.1. 서론 = 139
• 5.2. 인자분석 모형의 간단한 예 = 140
• 5.3. k-인자분석 모형 = 141
• 5.4. k-인자 모형의 척도 불변 = 143
• 5.5. k-인자분석 모형에서 모수 추정 = 144
• 5.6. 인자 개수의 추정 = 147
• 5.7. 인자회전 = 148
• 5.8. 인자점수의 추정 = 152
• 5.9. 탐색적 인자분석의 두 사례 = 153
• 5.10. 인자분석과 주성분분석의 비교 = 165
• 5.11. 요약 = 165
• 5.12. 연습문제 = 166
• 제6장 군집분석 = 169
• 6.1. 서론 = 169
• 6.2. 군집분석 = 171
• 6.3. 응집형 계층적 군집방법 = 172
• 6.4. k-평균 군집화 = 183
• 6.5. 모형기반 군집분석 = 191
• 6.6. 군집 해를 그림으로 나타내기 = 200
• 6.7. 요약 = 205
• 6.8. 연습문제 = 206
• 제7장 확인적 인자분석 및 구조방정식 모형 = 207
• 7.1. 서론 = 207
• 7.2. 확인적 인자모형과 구조방정식 모형의 적합성에 대한 추정, 식별과 평가 = 208
• 7.3. 확인적 인자분석 모형 = 212
• 7.4. 구조방정식 모형 = 223
• 7.5. 요약 = 229
• 7.6. 연습문제 = 230
• 제8장 반복측정데이터 분석 = 233
• 8.1. 서론 = 233
• 8.2. 반복측정데이터에 대한 선형 혼합효과모형 = 241
• 8.3. 변량효과에 대한 추정 = 258
• 8.4. 경시적데이터에 대한 중도탈락 = 259
• 8.5. 요약 = 268
• 8.6. 연습문제 = 269
• 참고문헌 = 271
• 찾아보기 = 285