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엑셀로 하는 회귀분석

엑셀로 하는 회귀분석

(풍부한 예제를 활용한 회귀분석의 이해)

콘래드 칼버그 (지은이), 김찬주 (옮긴이)
에이콘출판
30,000원

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엑셀로 하는 회귀분석
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 엑셀로 하는 회귀분석 (풍부한 예제를 활용한 회귀분석의 이해)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791161751979
· 쪽수 : 432쪽
· 출판일 : 2018-08-27

책 소개

단순히 공식을 설명하는 것이 아니라 부동산 가격 예측, 웹 데이터 분석 등과 같은 실무에서 바로 사용될 만한 풍부한 예제를 통해 회귀분석의 원리를 친절하게 설명한다. 복잡한 계산은 엑셀에 맡기고 회귀분석에 필요한 통계 개념의 원리와 실무 데이터를 적용하는 방법에 대해 집중한다.

목차

1장. 변동 측정: 값들이 얼마나 다른가
__어떻게 변동이 측정되는가
____편차의합(Sum of Deviations)
____편차제곱의합(Summing Squared Deviations)
____제곱의합에서 분산으로
____VAR.P()와 VAR.S() 함수의 사용
__표준편차
__평균의 표준오차
____z-점수와 z-값
____t-값

2장. 상관관계
__상관관계 측정
____상관관계의 강도 나타내기
____상관관계의 방향 결정
__상관관계 계산
____1단계: 공분산
____부호에 주의하라
____공분산에서부터 상관계수까지
____CORREL() 함수의 사용
____상관관계에서의 편향 이해하기
____상관관계에서 선형성과 특이점 체크
____차트를 그릴 때 조심해야 하는 부분
__상관관계와 인과관계
____원인의 방향
____제3의 변수
__범위의 제한

3장. 단순회귀분석
__상관관계와 표준점수를 이용한 예측
____예측 계산하기
____본래 단위로 변환
____예측 일반화
__회귀계수와 절편을 이용한 예측
____SLOPE() 함수
____INTERCEPT() 함수
__공유분산
____표준편차, 리뷰
____제곱의합 자세히 보기
____제곱의합은 가산적이다
____단순회귀분석에서의 R2
____잔차제곱의 합과 그룹내제곱의 합
__TREND() 함수
____TREND()에 배열 입력하기
____TREND()의 new x's 인자
____TREND()의 const 인자
____제로-상수 회귀 계산
__부분상관과 준부분상관
____부분상관
____준부분상관 이해하기

4장. LINEST() 함수
__배열을 입력받는 LINEST()
____배열 수식의 메커니즘 이해하기
____실수 목록
__LINEST()와 SLOPE(), INTERCEPT()의 비교
__회귀계수의 표준오차
____회귀계수의 표준오차의 의미
____0의 회귀계수
____모집단의 회귀계수가 0일 확률 측정하기
____주관적인 결정으로서의 통계적인 추론
____t-비와 F비
____간격척도와 명목척도
__상관관계의 제곱, R2
__추정의 표준오차
____t분포와 표준오차
____잔차의 표준편차로서의 표준오차
____등분산성: 균등하게 퍼짐
____LINEST()의 F비의 이해
__분산분석과 F비의 일반적인 사용
____분산분석과 회귀에서의 F비
____회귀에서 제곱의합의 분할
____분산분석에서의 F비
____회귀분석에서의 F비
____F비와 R2의 비교
__일반선형모델, ANOVA, 회귀분석
__LINEST()의 기타 보조 통계량

5장. 다중회귀분석
__합성 예측변수
____단일 예측변수에서 다중 예측변수로의 일반화
____오차제곱의합의 최소화
__추세선의 이해
__LINEST() 결과를 워크시트에 매핑하기
__다중회귀분석을 기초부터 만들어 가기
____변수를 상수로 고정하기
____두 개의 예측변수가 있는 회귀에서의 준부분상관
____제곱의합 구하기
____R2과 추정의 표준오차
____F비와 잔차자유도
____회귀계수의 표준오차 계산
____몇 가지 추가 예제
__회귀계수의 표준오차 사용
____양쪽꼬리검정
____한쪽꼬리검정
__예측변수를 평가하기 위한 모델 비교 접근법 사용
____모델 통계량 얻기
____R2 대신 제곱의합을 사용
__R2의 축소 추정

6장. 회귀분석에 관한 가정과 주의 사항
__가정에 관하여
____강건성: 문제가 되지 않을 수도 있다
____가정과 통계적 추론
__허수아비
__비선형과 기타 분포 다루기
__균등퍼짐 가정
____더미코딩 사용
____회귀 접근법과 t-검정 접근법 비교
____같은 목적지를 향하는 두 개의 경로
__불균등 분산과 표본 크기
____불균등퍼짐: 보수적 검정
____불균등퍼짐 : 진보적인 검정
____불균등퍼짐과 균등 표본 크기
____분석 도구 대신 LINEST() 사용
____T.DIST() 함수들 간의 차이 이해
____웰치의 보정 사용
____TTEST() 함수

7장. 회귀분석을 이용한 그룹 평균 간 차이 검정
__더미코딩
____더미코딩의 예
____벡터 자동으로 채우기
____던네트 다중비교 과정
__효과코딩
____0 대신 -1로 코딩
____일반선형모델과의 관계
____효과코딩으로 다중비교
__직교코딩
____대비 설정하기
____ANOVA를 통한 계획된 직교대비
____LINEST()를 사용한 계획된 직교대비
__요소분석
____직교코딩을 사용한 요소분석
____효과코딩으로 요인분석
__통계적 검증력, 제1종 오류, 제2종 오류
__통계적 검증력 계산하기
____통계적 검증력 높이기
__불균등한 셀 크기 다루기
____회귀 접근법 사용
____순차적 분산 할당

8장. 공분산분석
__결과 대조
____ANCOVA 도표화
__일반적인 ANCOVA 구조화
____공변량 없이 분석
____공변량을 포함한 분석
__회귀를 사용한 ANCOVA 구조화
__공통 회귀선 확인
____분석 요약
__조정된 평균 검정: ANCOVA에서 계획된 직교코딩
__회귀접근법을 사용한 ANCOVA와 다중비교
__계획된 비직교대비를 통한 다중비교
__사후 비직교대비를 통한 다중비교

저자소개

콘래드 칼버그 (지은이)    정보 더보기
Microsoft Excel, SAS, Oracle과 같은 정량 분석 및 데이터 분석, 그리고 관리 응용 프로그램에 대해 미국 전역에서 인정받는 전문가이다. 저자는 콜로라도 대학(University of Colorado)의 통계학 박사 학위를 소지하고 있으며, Microsoft의 Excel MVP 어워드를 여러 번 수상하였다. Carlberg는 남부 캘리포니아 출신이다. 대학을 졸업한 후 콜로라도로 이주하였고, 여기서 대학원에 다녔으며 잇따른 창업을 위해 일하기도 하였다. 그는 중동에서 컴퓨터 과학을 가르치며(물론 성질 사나운 낙타는 피하며) 2년을 보냈다. 대학원 졸업 후, Carlberg는 US West(Baby Bell)와 Motorola의 제품 관리 분야에서 근무했다. 그는 1995년에 설계 및 분석 서비스를 제공하는 소규모 컨설팅 비즈니스를 시작했으며, 이는 오늘날 “분석론(Analytics)”이라는 용어로 그룹화된다. 정량 분석을 통해 비즈니스 의사 결정을 하고자 하는 기업에 서비스를 제공하였으며, 관련 기술에 대해 집필하는 것을 즐긴다. 특히 세계에서 가장 널리 사용되는 수치 해석 응용 프로그램인 Microsoft Excel을 사용하여 이러한 작업을 수행하는 방법에 관심이 많다.
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김찬주 (옮긴이)    정보 더보기
숭실대학교 컴퓨터학부를 졸업하고, 동 대학원에서 머신 러닝을 전공했다. 다음커뮤니케이션, 쿠팡, 네이버에서 검색 데이터 분석, 광고 타깃팅, 상품 추천, 음악 추천 등 데이터 분석과 머신 러닝을 통해 데이터에 가치를 부여하는 일을 해왔다. 현재는 라인(LINE)에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있다.
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