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SPSS 기초 통계 분석

SPSS 기초 통계 분석

(평균분석 ANOVA 요인분석 PCA)

진하수 (지은이)
부크크(bookk)
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SPSS 기초 통계 분석
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : SPSS 기초 통계 분석 (평균분석 ANOVA 요인분석 PCA)
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 경상계열 > 통계
· ISBN : 9791141094775
· 쪽수 : 225쪽
· 출판일 : 2024-07-12

목차

1. 기술통계분석 1
1.1. 기술통계 1
1.1.1. SPSS 설정하기 1
1.1.2. 기술통계 명령문 2
1.1.3. write 데이터 기술통계 4
1.1.4. write 백분위수 7
1.1.5. write 줄기와 잎 그래프 9
1.1.6. write 히스토그램 10
1.1.7. write 박스플랏 11
1.2. 기술통계량 13

2. 상관관계 15
2.1. 상관관계 15
2.1.1. 상관관계 데이터 15
2.1.2. 상관관계 명령어 15
2.2. 상관관계 시각화 18
2.2.1. 산점도 18
2.2.2. 누락된 데이터의 상관관계 19
2.3. 이변량 상관분석 20
2.3.1. 이변량 상관분석 옵션 21
2.3.2. 이변량 상관분석 유의성 검증 종류 23
2.3.3. 이변량 상관분석 유의성 검증 24
2.4. 편상관분석 25
2.4.1. 편상관계수 25
2.4.2. 편상관관계 26

3. 회귀 분석 28
3.1. 회귀분석 개념 28
3.1.1. 회귀 분석 기원 29
3.1.2. 회귀분석 기본 가정 30
3.2. 회귀분석 32
3.2.1. 회귀분석 데이터 32
3.2.2. 회귀분석 입력/제거된 변수 32
3.2.3. 회귀분석 모형 요약 34
3.2.4. 회귀분석 ANOVA 35
3.2.5. 회귀분석 계수 38
3.3. 회귀분석 시작하기 42
3.3.1. 회귀분석 메뉴 42
3.3.2. 자동 선형 모델링 44
3.3.3. 선형 회귀 (Linear Regression) 48
3.4. 곡선추정 (Curve Estimation) 56
3.4.1. 곡선 추정 데이터 고려 사항 56
3.4.2. 곡선 추정 57
3.4.3. 곡선 추정 모형 설명 58
3.4.4. 곡선 추정 변수 처리 요약 59
3.4.5. 곡선 추정 모형 요약 및 모수 추정값 59
3.4.6. 곡선 추정 60
3.5. 편최소제곱 (Partial Least Squares) 63
3.5.1. 핵심 개념 64
3.5.2. 부분 최소 제곱법(PLS) 설치 65
3.5. 로짓분석과 프로빗 회귀 67
3.5.1. 이분형 로지스틱 회귀 67
3.5.2. 다항 로지스틱 회귀 67
3.5.3. 순서형 로지스틱 회귀 67
3.5.4. 프로빗 회귀 67
3.5.5. 이상 탐지(Anomaly Detection) 67

4. t-검정 69
4.1. t-검정 종류 69
4.2. 평균분석 71
4.2.1. 평균분석 케이스 처리 요약 72
4.2.2. 평균분석 보고서 73
4.2.3. 평균분석 분산분석표 74
4.2.4. 평균분석 연관성 측도 75
4.3. 일(단일) 표본 t-검정 77
4.3.1. 단일 표본 t-검정 절차 77
4.3.2. 일 표본 통계량과 검정 78
4.3.3. 일 표본 통계량과 검정 78
4.4. 독립 표본 t-검정 82
4.4.1. 독립 표본 t-검정 82
4.4.2. 독립 표본 t-검정 해석 82
4.4.3. 독립 표본 검정 84
4.4.4. 독립 표본 검정 해석 85
4.5. 대응 표본 t-검정 87
4.5.1. 대응표본 T검정 87
4.5.2. 대응표본 T검정 통계량 88
4.5.3. 대응표본 T검정 상관계수 88
4.5.4. 대응표본 검정 90

5. 분산 분석 92
5.1. 분산 분석 목적 92
5.1.1 분산분석의 기본 개념 93
5.1.2. 분산분석의 종류 94
5.2. 분산분석 해석 95
5.2.1. 분산분석 기술통계 95
5.2.2. 분산분석 동질성 검정 97
5.2.3. 분산분석 ANOVA 98
5.2.4. 분산분석 평균의 동질성 로버스트 검정 99
5.2.5. 분산분석 다중비교 100
5.2.6. 분산분석 writing score 102

6. 포아송 회귀분석 104
6.1. 포아송 회귀분석 개념 104
6.2. 포아송 회귀분석 해석 105
6.2.1. 포아송 회귀분석 케이스 처리 요약 105
6.2.2. 포아송 회귀분석 반복 계산 과정 106
6.2.3. 포아송 회귀분석 기울기 벡터 및 Hessian 행렬 108
6.2.4. 포아송 회귀분석 적합성 109
6.2.5. 포아송 회귀분석 매개변수 추정 112

7. 주성분 분석 116
7.1. 주성분 분석 개념 116
7.1.1. 주성분 분석 원리 116
7.1.2. 주성분 분석 개요 117
7.1.3. PCA 역사 119
7.1.4. PCA 이해 120
7.2. PCA 해석 121
7.2.1. PCA 개요와 이유 121
7.2.2. PCA 기술 통계량 122
7.2.3. PCA 상관관계 124
7.2.4. PCA KMO와 Bartlett의 검정 125
7.2.5. PCA 공통성 127
7.2.6. PCA

저자소개

진하수 (지은이)    정보 더보기
한국디지털경제연구원 대표원장, 다빈치논문컨설팅 대표박사, 디지털경제학 박사, 데이터통계처리(stata, spss, sci, kci), python과 R을 활용하는 빅데이터 처리 분석, 머신러닝과 딥러닝의 인공지능 분석 처리와 전문평가위원, 블록체인과 가상화폐 분석처리와 전문심사위원, 기후변화 및 ESG 전문위원, 여러대학의 박사/석사 과정의 강사로 활동하고 있다.
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