다변량 분석

제1부 선형대수이론과 다변량 기술통계

제1장 왜 다변량 분석인가?

제2장 행렬과 다변량 분석
1. 통계분석에서 행렬의 중요성
2. 선형대수의 기본 용어
3. 투영의 관점에서 바라본 회귀분석과 차원 축소의 의미

제3장 다변량 자료의 기술통계 분석
1. 다변량 자료의 평균과 분산

제4장 다변량 자료의 분해(decomposition)

제5장 다변량 자료의 시각화
1. 타원 그래프
2. 다변량 정규확률변수의 시각화
3. 다차원 척도법을 이용한 변수와 관찰점 관계의 시각화
4. 다변량 극단값 분석 방법
5. 기타 시각화 방법

제2부 다변량 분석의 실제

제6장 정준상관분석
1. 정준변량과 정준변량의 상관계수
2. 예제를 이용한 정준상관분석
부록 라그랑지 함수를 이용하여 정준상관계수와 정준계수를 구하는 방법

제7장 주성분 분석
1. 주성분 분석의 개요
2. 주성분 분석의 목적과 기본이론
3. 주성분 분석의 주요 가정
4. 예제를 이용한 주성분 분석 절차

제8장 탐색적 요인분석
1. 요인분석의 목적
2. 요인분석과 주성분 분석의 관계
3. 요인분석의 이론
4. 실제 자료를 이용한 요인분석 응용 사례
5. 요인분석 수행 시 유의점

제9장 확인적 요인분석
1. 확인적 요인분석의 기초
2. 예제를 이용한 CFA 분석
3. FACTOR와 CALIS 프로시저 비교
4. 쌍요인 모형과 고차원 모형

제10장 요인분석의 응용: 척도의 신뢰도와 타당도
1. 신뢰도
2. 신뢰도 측정
3. 타당도 측정

제11장 구조방정식 모형
1. 측정오차를 고려한 회귀분석 모형
2. 공분산 구조 상관성 여부 및 동일성 여부 판단
3. 여러 그룹 간의 회귀계수 차이 비교: 조절효과 모형
4. 여러 그룹 간의 구조방정식 모형 비교
5. 모형수정
6. 구조방정식의 다양한 활용

제12장 대응분석

제13장 다차원 척도법과 PRINQUAL
1. 다차원 척도법의 기본 이론
2. 예제를 이용한 다차원 척도법 구현 방식
3. PRINQUAL 방법

제14장 판별 및 분류 분석
1. 두 집단을 위한 판별규칙(discriminant rule)과 분류규칙
2. 예제를 이용한 판별분석

제15장 군집분석
1. 인접성 측정도구
2. 군집 탐색 방법
3. 가우시안 혼합 방법

제16장 결 론

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