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R을 이용한 결측데이터 분석

R을 이용한 결측데이터 분석

(최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로)

백영민, 박인서 (지은이)
한나래출판사
28,000원

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R을 이용한 결측데이터 분석
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : R을 이용한 결측데이터 분석 (최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로)
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 경상계열 > 통계
· ISBN : 9788955662559
· 쪽수 : 408쪽
· 출판일 : 2021-08-23

책 소개

결측데이터에 대처하는 데이터 분석기법으로 학계에서 가장 널리 사용되는 ‘최대우도’ 결측데이터 분석기법과 ‘다중투입’ 기법을 소개하고, R을 통해 두 기법을 실습하는 과정을 제시하는 책이다. 결측데이터와 관련된 기본적 개념을 가급적 쉬운 말로 소개하였다.

목차

1부 결측데이터 분석 개요

1장 결측데이터의 의미와 발생원인
1 결측데이터의 잠재적 문제
2 현실데이터에서의 결측데이터

2장 결측데이터 발생 메커니즘 가정
1 데이터 구분: 완전데이터, 실측데이터, 결측데이터
2 완전무작위 결측발생(MCAR)
3 확률적 결측발생(MAR)
4 비확률적 결측발생(MNAR)
5 결측데이터 발생 메커니즘 정리

3장 예시데이터 및 실습용 R 패키지 소개
1 예시데이터 I: 시뮬레이션 데이터
2 예시데이터 II : 현실데이터
3 실습을 위해 필요한 R 패키지 소개
4 결측데이터 점검

4장 기존 결측데이터 분석기법과 문제점
1 리스트단위 결측제거
2 쌍별 결측제거
3 평균대체
4 회귀투입
5 확률적 회귀투입
6 결측데이터 분석기법들로 얻은 분석결과 비교

2부 최대우도 결측데이터 분석기법

5장 ML 기법 개요
1 최대우도 추정
2 ML 기법을 이용한 기술통계분석
3 ML 기법을 이용한 상관관계분석
4 ML 기법을 이용한 회귀모형추정
5 현실데이터 대상 ML 기법 적용 예시

6장 ML 기법 기반 경로모형, 확증적 인자분석, 구조방정식 모형
1 경로모형: 잠재변수 미포함
2 확증적 인자분석: 잠재변수 포함
3 구조방정식 모형: 잠재변수 포함

7장 보조변수를 포함한 ML 기법
1 보조변수의 의미와 역할
2 보조변수 포함 분석방법: 포화상관모형
3 잠재변수 포함 시 포화상관모형 추정

8장 다차항 및 상호작용효과항이 투입된 ML 기법
1 다차항 추정 실습
2 상호작용효과항 추정 실습

9장 범주형 변수와 ML 기법
1 이분변수와 순위 범주형 변수
2 무순위 범주형 변수

10장 ML 기법 정리

3부 다중투입 결측데이터 분석기법

11장 MI 기법 개요
1 확률적 회귀투입 재검토
2 연쇄방정식 기반 다중투입(MICE) 알고리즘
3 MI 기법 과정: 대체투입(imputing), 분석(analyzing), 통합(pooling)
4 MI 기법을 이용한 기술통계분석
5 MI 기법을 이용한 상관관계분석
6 MI 기법을 이용한 회귀모형 추정
7 결측데이터 발생 상황별 MI 기법 분석결과 비교
8 현실데이터 대상 MI 기법 분석실습

12장 보조변수를 포함한 MI 기법
1 보조변수 포함 분석 실습

13장 다차항 및 상호작용효과항이 투입된 MI 기법
1 ‘투입후 변환’ 대 ‘변환후 투입’
2 다차항 추정 실습
3 상호작용효과항 추정 실습

14장 범주형 종속변수와 MI 기법
1 이분변수: 이항 로지스틱 회귀모형
2 순위 범주형 변수: 순위 로지스틱 회귀모형
3 무순위 범주형 변수: 다항 로지스틱 회귀모형

15장 MI 기법과 잠재변수 포함 모형추정
1 순위 범주형 변수를 설명하는 잠재변수 포함 확증적 인자분석
2 순위 범주형 변수를 설명하는 잠재변수 포함 구조방정식 모형

16장 MI 기법 정리

4부 마무리

17장 MNAR 상황의 결측데이터 분석기법
1 사후 민감도 분석
2 MNAR 가정 기반 결측데이터 분석기법들: 선택모형과 패턴혼합모형
3 MAR 가정 기반 결측데이터 분석기법 보강

18장 다층 데이터와 결측데이터 분석기법

19장 결측데이터 분석 시 고려사항
1 데이터 및 변수 정의
2 결측데이터 발생 메커니즘 가정
3 보조변수 확정
4 결측데이터 점검
5 투입모형 및 분석모형 추정
6 분석모형 추정결과 서술

저자소개

백영민 (지은이)    정보 더보기
연세대학교 신문방송학과(현 언론홍보영상학부)에서 학사학위를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았다. 2011년 미국 펜실베이니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다. 한국과학기술원(KAIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 부교수로 재직 중이다. Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, American Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leadership, Journal of Social and Personal Relationships, Journal of Language and Social Psychology 등 언론학을 포함 다양한 학문분과 학술지에 현재까지 105편의 학술논문(2024년 10월 기준)을 출간하였다. 저술한 책으로 《R 기반 네트워크 분석: ERGM과 SIENA》, 《R 기반 데이터 과학: 타이디버스 접근》, 《R 기반 성향점수분석: 루빈 인과모형 기반 인과추론》, 《R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입기법을 중심으로》, 《R 기반 복합설문 데이터 분석》, 《R를 이용한 텍스트 마이닝》, 《R 기반 제한적 종속변수대상 회귀모형》, 《R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석》, 《방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론》 등이 있다. 번역한 책으로는 《국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?》, 《포퓰리즘》, 《퍼스널 인플루언스》, 《소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대의 미디어 정책》 등이 있다.
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박인서 (지은이)    정보 더보기
연세대학교 언론홍보영상학과, 응용통계학과를 졸업하고 동 대학원 통계데이터사이언스학과에서 석사학위를 받았다. 미국 스탠퍼드 대학교 언론학 박사과정에 재학 중이다(2022년 9월 기준). Journal of Social and Political Psychology, 한국언론학보, 언론정보연구, 한국정당학회보 등에 학술논문을 출간하였으며, 공동저술한 책으로 《R을 이용한 결측데이터분석: 최대우도 및 다중 투입 기법을 중심으로》, 《R 기반 성향점수분석: 루빈 인과모형 기반 인과추론》이 있다.
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