범주형 자료분석 개론

제1장 서론

1.1 범주형 반응자료
1.2 범주형 자료의 확률분포
1.3 비율에 대한 추론
1.4 이산형 자료에 대한 통계적 추론

제2장 분할표

2.1 분할표에서의 확률구조
2.2 2×2분할표에서 비율의 비교
2.3 오즈비
2.4 카이제곱검정법과 독립성
2.5 순서형 자료의 독립성검정
2.6 소표본의 정확추론
2.7 삼차원분할표에서의 연관성

제3장 일반화선형모형

3.1 일반화선형모형의 성분
3.2 이항자료에 대한 일반화선형모형
3.3 도수자료에 대한 일반화선형모형
3.4 통계적 추론과 모형진단
3.5 일반화선형모형의 적합

제4장 로지스틱 회귀모형

4.1 로지스틱 회귀모형의 해석
4.2 로지스틱 회귀모형에 대한 추론
4.3 범주형 예측변수들을 갖는 로지스틱 회귀모형
4.4 다중 로지스틱 회귀모형
4.5 로지스틱 회귀모형의 효과에 대한 요약

제5장 로지스틱 회귀모형의 구축과 활용

5.1 모형선택의 전략
5.2 모형진단
5.3 희박한 자료의 효과
5.4 조건부 로지스틱 회귀모형과 정확추론
5.5 로지스틱 회귀모형에 대한 표본크기와 검정력


제6장 다범주 로짓 모형

6.1 명목형 반응변수들에 대한 로짓 모형
6.2 순서형 반응변수들에 대한 누적 로짓 모형
6.3 순서형 반응변수에 대한 짝범주 로짓
6.4 조건부독립성검정

제7장 분할표에 대한 로그 선형모형

7.1 이차원과 삼차원분할표에 대한 로그 선형모형
7.2 로그 선형모형의 추론
7.3 로그 선형모형과 로지스틱 모형과의 관련성
7.4 독립성그래프와 붕괴가능성
7.5 순서연관성의 모형화

제8장 대응쌍에 대한 모형

8.1 종속비율들의 비교
8.2 대응쌍에 대한 로지스틱 회귀분석
8.3 정방형 분할표에서 주변분포들의 비교
8.4 정방형 분할표에 대한 대칭성모형과 준대칭성모형
8.5평가자의 의견 일치성 분석
8.6대응쌍의 선호도에 대한 Bradly - Terry 모형

제9장 상관성이 있는 군집화된 반응변수의 모형화

9.1 주변모형과 조건부모형
9.2 주변모형: 일반화추정방정식(GEE) 접근방법
9.3 GEE 방법의 확장 : 다항반응변수
9.4 과거자료가 주어진 경우의 전이모형

제10장 랜덤효과 : 일반화선형혼합모형

10.1 군집화된 범주형 자료의 랜덤효과모형
10.2 이항자료의 랜덤효과모형의 예제
10.3 다항 반응변수나 다중 랜덤효과로의 확장
10.4 다수준(계층적)모형
10.5 GLMM의 모형적합과 추론

제11장 범주형 자료분석의 역사적 여행

11.1 PEARSON-YULE의 연관성 논쟁
11.2 R. A. FISHER의 공헌
11.3 로지스틱 회귀모형
11.4 다차원분할표와 로그 선형모형
11.5 맺음말

부록A 범주형 자료분석을 위한 소프트웨어

부로B 카이제곱분포값

참고문헌
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