다변량분석 (워크북 포함)

CHAPTER 1 다변량 시각화
1.1 기술통계량 및 분할표
1.2 단변량 그래프
1.3 이변량 그래프
1.4 다차원 그래프

CHAPTER 2 주성분분석
2.1 주성분분석이란?
2.2 주성분분석 모형
2.3 표본상관행렬을 이용한 주성분분석
2.4 주성분 수의 결정
2.5 R을 이용한 주성분분석
2.6 파이썬을 이용한 주성분분석

CHAPTER 3 인자분석
3.1 인자분석이란?
3.2 주성분분석과 인자분석
3.3 인자분석모형
3.4 인자모형 추정
3.5 인자의 수와 인자부하값의 유의성
3.6 인자회전
3.7 인자점수
3.8 R을 이용한 인자분석
3.9 파이썬을 이용한 인자분석

CHAPTER 4 군집분석
4.1 군집분석이란?
4.2 유사성 측도
4.3 계층적 군집분석
4.4 비계층적 군집분석
4.5 R을 이용한 군집분석 사례(1)
4.6 R을 이용한 군집분석 사례(2)
4.7 파이썬을 이용한 군집분석

CHAPTER 5 다차원척도법(MDS)
5.1 MDS란?
5.2 MDS 분석과정
5.3 비유사성(거리)의 측정
5.4 MDS 분석
5.5 R을 이용한 MDS 분석
5.6 파이썬을 이용한 MDS 분석

CHAPTER 6 정준상관분석
6.1 정준상관분석이란?
6.2 정준상관분석모형
6.3 정준상관분석 과정
6.4 R을 이용한 정준상관분석
6.5 파이썬을 이용한 정준상관분석

CHAPTER 7 판별분석
7.1 판별분석 개요
7.2 Fisher의 판별분석모형
7.3 선형판별분석
7.4 판별함수모형 평가
7.5 판별변수 선택
7.6 판별분석 과정
7.7 R을 이용한 선형판별분석
7.8 파이썬을 이용한 선형판별분석

CHAPTER 8 로지스틱 회귀분석
8.1 로지스틱 회귀모형의 이해
8.2 로지스틱 함수
8.3 R을 이용한 로지스틱 회귀분석
8.4 파이썬을 이용한 로지스틱 회귀분석

CHAPTER 9 나무모형
9.1 나무모형이란?
9.2 나무모형 분할방법
9.3 나무모형 크기 결정
9.4 R을 이용한 나무모형 분석
9.5 R을 이용한 회귀나무모형 분석
9.6 파이썬을 이용한 나무모형 분석

참고문헌