다변량 자료분석 = Multivariate data analysis

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 1 SAS 그리고 R = 1
• 1.1 SAS와 R 설치방법 = 3
• 1.1.1 R의 설치 = 3
• 1.1.2 SAS 상용버전의 설치 = 4
• 1.1.3 SAS 안에서 R 실행 = 4
• 1.1.4 SAS 무료버전의 설치 = 8
• 1.2 데이터 가져오기／내보내기 = 12
• 1.2.1 SAS와 R의 호환 = 13
• 1.2.2 SAS와 XPT의 호환 = 14
• 1.2.3 R과 XTP의 호환 = 15
• 1.2.4 SAS와 엑셀의 호환 = 15
• 1.2.5 R과 엑셀의 호환 = 16
• 2 벡터와 행렬 = 19
• 2.1 스칼라와 벡터 = 19
• 2.2 행렬 = 22
• 2.3 SAS／R 실습문제 = 26
• 2.4 연습문제 = 28
• 3 확률벡터와 이변량정규분포 = 31
• 3.1 확률변수 = 31
• 3.2 확률벡터 = 34
• 3.3 이변량정규분포 = 35
• 3.4 SAS／R 실습문제 = 41
• 3.5 연습문제 = 43
• 4 자료행렬과 다변량정규분포 = 47
• 4.1 자료행렬 = 47
• 4.2 다변량정규분포 = 48
• 4.3 표본평균벡터와 표본분산공분산행렬 = 53
• 4.4 다변량정규분포의 조건부확률분포 = 54
• 4.5 카이제곱분포와 위샤트 분포 = 56
• 4.6 SAS／R 실습문제 = 60
• 4.7 연습문제 = 63
• 5 거리와 촐레스키 분해 = 67
• 5.1 거리 = 67
• 5.1.1 유클리디안 거리 = 67
• 5.1.2 마할라노비스 거리 = 68
• 5.2 다변량정규분포와 마할라노비스 거리 = 71
• 5.3 촐레스키 분해 = 72
• 5.4 촐레스키 분해에 의한 선형변환 = 74
• 5.5 SAS／R 실습문제 = 78
• 5.6 연습문제 = 80
• 6 상관계수 = 83
• 6.1 상관계수 = 83
• 6.2 상관계수의 유의성검정 = 85
• 6.3 스피어만의 순위상관계수 = 87
• 6.4 상관행렬 = 91
• 6.5 다중상관계수 = 92
• 6.6 부분상관계수 = 95
• 6.7 SAS／R 실습문제 = 98
• 6.8 연습문제 = 102
• 7 다변량 그래프 = 105
• 7.1 상자그림 = 105
• 7.2 산점도행렬 = 107
• 7.3 별그림 = 109
• 7.4 체르노프 얼굴그림 = 111
• 7.5 버블그림 = 113
• 7.6 열지도 = 114
• 7.7 평행좌표그림 = 116
• 7.8 SAS／R 실습문제 = 116
• 8 분위수-분위수 그림 = 123
• 8.1 누적분포함수와 분위수 = 123
• 8.2 경험적 누적분포함수와 경험적 분위수 = 126
• 8.3 분위수-분위수 그림 = 129
• 8.4 정규 분위수 그림 = 132
• 8.5 카이제곱 분위수 그림 = 134
• 8.6 SAS／R 실습문제 = 137
• 8.7 연습문제 = 141
• 9 호텔링의 T²와 가능도비 검정 = 143
• 9.1 일반선형가설 = 143
• 9.2 호텔링의 T²검정 = 145
• 9.3 가능도비 검정 = 147
• 9.4 SAS／R 실습문제 = 155
• 9.5 연습문제 = 159
• 10 다변량 회귀분석과 MANOVA 검정통계량 = 161
• 10.1 단변량 회귀모형과 ANOVA = 161
• 10.2 다변량 회귀모형과 최소제곱추정량 = 162
• 10.3 MANOVA 검정통계량 = 164
• 10.4 다변량 일반선형가설과 MANOVA 통계량 = 166
• 10.5 SAS／R 실습문제 = 170
• 10.6 연습문제 = 175
• 11 주성분분석 = 179
• 11.1 주성분 = 180
• 11.2 주성분점수 = 187
• 11.3 산비탈그림 = 188
• 11.4 행렬도 = 192
• 11.5 SAS／R 실습문제 = 197
• 11.6 연습문제 = 201
• 12 요인분석 = 203
• 12.1 요인(Factor)이란? = 203
• 12.2 요인적재갑의 추정 = 208
• 12.2.1 주성분분석(PCA)을 이용한 방법 = 208
• 12.2.2 최대가능도추정법(MLE)을 이용한 방법 = 215
• 12.3 요인의 해석과 회전 = 217
• 12.4 요인점수 = 219
• 12.4.1 최소제곱법(OLS)을 이용한 요인점수 추정 = 220
• 12.4.2 회귀모형을 이용한 요인점수 추정 = 220
• 12.5 PCA vs. FA = 223
• 12.6 EFA 와 CFA = 223
• 12.7 SAS／R 실습문제 = 224
• 12.8 연습문제 = 229
• 13 판별분석 = 231
• 13.1 선형판별분석 = 232
• 13.2 Fisher의 선형판별함수 = 233
• 13.3 Fisher의 선형판별함수의 이해 = 235
• 13.4 다변량정규분포를 이용한 선형판별분석 = 241
• 13.5 SAS／R 실습문제 = 2427
• 13.6 연습문제 = 250
• 14 정준상관분석 = 253
• 14.1 정준상관계수 = 253
• 14.2 정준변량의 결정 = 255
• 14.3 PROC CANCORR의 사용 = 260
• 14.4 범주형변수가 있는 경우(PROC CANDISC) = 262
• 14.5 SAS／R 실습문제 = 266
• 14.6 연습문제 = 271
• 15 군집분석 = 273
• 15.1 계층적 군집분석 = 276
• 15.1.1 마할라노비스 거리를 이용한 계층적 군집분석 = 281
• 15.2 비계층적 군집분석 = 282
• 15.2.1 K-평균 군집화 = 283
• 15.3 proc fastsclus를 이용한 k-평균 군집화 = 285
• 15.4 정준변량을 이용한 군집분석의 시각화 = 288
• 15.5 SAS／R 실습문제 = 291
• 15.6 연습문제 = 294
• 16 문항의 신뢰성 = 297
• 16.1 신뢰성과 타당성 = 297
• 16.2 크론바흐의 알파 = 300
• 16.3 proc corr를 이용한 크론바흐의 알파 = 302
• 16.4 SAS／R 실습문제 = 303
• 16.5 연습문제 = 305
• 17 Appendix 1 : 칼라 그래프 = 307
• 18 Appendix 2 : Data Sets = 315
• 18.1 붓꽃 자료(iris) in SAS = 315
• 18.2 자동차 정보 자료(mcars) in SAS = 323
• 18.3 '모터 트랜드' 매거진 자료(mtcars) in R = 324
• 18.4 코르크 자료(cork) in R = 325
• 18.5 학생 신체검사 자료(class) in SAS = 326
• 18.6 핀란드 물고기 크기 자료(fish) in SAS = 327
• 18.7 어린이 지능 검사 자료(WISCSEM／WISC_R) = 328
• 18.8 헬스클럽 자료(fitness) = 330
• 18.9 헤드사이즈 자료(headsize) = 331
• 18.10 항공사 직업군 자료(airjobs) = 332
• 18.11 뇌의 MRI 자료(healthy／tumor) = 333
• 18.12 육상기록 자료(track_m／track_w) = 334
• 19 Appendix 3 : 연습문제 해답(홀수) = 337