Minitab을 이용한 선형 회귀분석(개정판 3판)
PLS 회귀, 안정성 연구 포함
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사회가 선진화됨에 따라 학문이나 기업에서 통계적 자료분석은 그 중요도가 점점 커져가고 있습니다. 그 중 특히 회귀분석은 가장 많이 사용되는 통계적 방법 중의 하나입니다. 회귀분석은 개념적으로 비교적 단순하고 방법론적으로 명쾌하며 그 활용도는 매우 큽니다. 실제 이것은 경제, 경영, 공학, 생물학, 제약, 바이오, 의학, 사회학 등을 비롯하여 매우 광범위한 분야에서 널리 사용됩니다. 회귀분석은 어떤 반응과 그것에 영향을 주는 요인들과의 관련성을 조사하고 모형화하여 그 현상을 설명하고 예측하는 통계적 기법입니다. 본서에서는 회귀분석의 기본 개념과 방법 그리고 적용을 알기 쉽게 설명하고자 노력하였으며, 모형과 추론에서 선형모형을 이용한 통합적 방법을 사용하였습니다. 본서의 초판과 개정판은“SAS를 이용한 선형회귀분석”으로 출판되었으나 이번 개정3판은 새 저자 박병훈의 헌신에 힘입어 “Minitab을 이용한 선형회귀분석”으로 출간하게 되었습니다. 주요 변화는 다음과 같습니다. 모든 데이터 분석은 Minitab 19를 이용하여 수행하였습니다. 회귀분석에 대한 개념과 더불어 Minitab의 분석 메뉴와 해석에 대해서도 상세하고 알기 쉽게 설명하고자 노력하였습니다.
1. 5장에서 제약/바이오 산업군에 널리 사용되는 안정성 연구(Stability study)를 추가하여 이론과 실습을 할 수 있도록 하였습니다.
2. 6장에서 AICc/BIC 기준을 추가하였습니다.
3. 8장에서 PLS 회귀의 설명과 분석을 추가하였습니다.
4. 모든 예제나 연습문제는 가능한 학교나 기업에 두루 적용될 수 있도록 구성하여 실용적인 연습을 높이도록 하였습니다.
따라서 본서는 회귀분석에서 Minitab을 이용한 분석이 SAS에 비해 어떻게 달리 구현되는지를 비교하는데도 도움이 되리라 생각합니다.
1. 5장에서 제약/바이오 산업군에 널리 사용되는 안정성 연구(Stability study)를 추가하여 이론과 실습을 할 수 있도록 하였습니다.
2. 6장에서 AICc/BIC 기준을 추가하였습니다.
3. 8장에서 PLS 회귀의 설명과 분석을 추가하였습니다.
4. 모든 예제나 연습문제는 가능한 학교나 기업에 두루 적용될 수 있도록 구성하여 실용적인 연습을 높이도록 하였습니다.
따라서 본서는 회귀분석에서 Minitab을 이용한 분석이 SAS에 비해 어떻게 달리 구현되는지를 비교하는데도 도움이 되리라 생각합니다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
제 1장 통계추론과 선형모형의 기초
1.1 서론
1.2 표집분포
1.2.1 평균의 표집분포
1.2.2 분산의 표집분포
1.2.3 두 분산 비율의 표집분포
1.2.4 분포 간의 관계
1.3 모평균에 관한 추론
1.3.1 평균의 표집분포를 이용한 추론
1.3.2 선형모형을 이용한 추론
1.4 두 모평균에 관한 추론
1.4.1 선형모형을 이용한 두 모집단 평균의 추론
1.5 여러 모평균에 관한 추론, 분산분석
1장 연습문제
제 2장 단순선형회귀
2.1 서론
2.2 단순선형회귀모형
2.3 모수 와 에 관한 추론
2.3.1 모수 와 의 추정
2.3.2 표집분포를 이용한 의 추론
2.3.3 선형모형을 이용한 의 추론
2.4 반응변수에 관한 추론
2.5 단순결정계수와 상관계수
2.5.1 변동의 분할과 단순결정계수
2.5.2 단순상관계수
2.6 원점을 지나는 회귀
2.6.1 표집분포를 이용한 원점을 지나는 회귀
2.6.2 선형모형을 이용한 원점을 지나는 회귀
2.7 자료의 선형화를 위한 변환
2.8 비선형 자료의 주요 형태
2장 연습문제
제 3장 모형의 적절성
3.1 서론
3.2 잔차 그림
3.3 잔차의 유형
3.3.1 정규잔차
3.3.2 표준화잔차
3.3.3 외적 스튜던트화 잔차
3.4 적합결여검정
3장 연습문제
제 4장 중회귀 I
4.1 서론
4.2 설명변수가 두 개인 중회귀모형
4.3 일반 중회귀모형
4.4 회귀계수의 추정과 해석
4.4.1 편회귀계수와 총회귀계수 값이 차이가 많이 나는 예
4.5 전체 F 검정
4.6 중결정계수와 상관계수
4.7 회귀계수에 관한 추론
4.7.1 추정 회귀계수 의 평균과 공분산
4.7.2 표집분포를 이용한 개별 회귀계수 의 검정과 구간추정
4.7.3 선형모형을 이용한 개별 회귀계수 의 검정
4.8 반응변수에 관한 추론
4.8.1 평균반응의 구간추정과 검정
4.8.2 하나의 새로운 관측에서 반응값의 예측
4.9 주요 식
4장 연습문제
제 5장 중회귀 II
5.1 일반 선형회귀모형
5.1.1 상호작용 효과
5.1.2 다항회귀
5.1.3 질적 설명변수
5.1.4 변환된 변수
5.2 부분 F 검정
5.2.1 추가제곱합을 이용한 부분 F 검정
5.2.2 순차제곱합, 수정제곱합
5.3 표준화 중회귀모형
5.4 다중공선성과 그 영향
5.4.1 다중공선성의 영향
5.5 다항회귀
5.5.1 설명변수가 한 개인 경우
5.5.2 설명변수가 두 개 이상인 경우
5.6 질적 변수
5.6.1 한 개의 질적 변수
5.6.2 두 개 이상의 질적 변수
5.6.3 질적 변수만 있는 경우
5.7 안정성 연구(Stability study)
5.7.1 개요
5.7.2 데이터 수집
5.7.3 안정성 연구 워크시트 생성
5.7.4 안정성 연구
5장 연습문제
제 6장 모형의 문제와 변수 선택
6.1 서론
6.2 모형설정 오류
6.3 과대설정: 과다한 변수
6.4 변수 선택 방법
6.4.1 모든 가능한 회귀 방법
6.4.2 또는 기준
6.4.3 또는 수정 기준
6.4.4 기준
6.4.5 기준
6.4.6 기준
6.4.7 단계적 회귀 방법
6장 연습문제
제 7장 회귀진단
7.1 서론
7.2 Y에 관한 특이점
7.2.1 잔차와 스튜던트화 잔차
7.2.2 삭제잔차와 스튜던트화삭제잔차
7.3 X에 관한 특이점
7.4 영향이 큰 관측의 확인
7.4.1 한 개의 적합값에 대한 영향
7.4.2 전체 적합값에 대한 영향
7.5 다중공선성의 진단
7.5.1 다중공선성의 비공식적 진단
7.5.2 다중공선성의 공식적 진단
7.6 자기상관의 진단
7.6.1 일차 자기회귀모형
7장 연습문제
제 8장 다중공선성의 처방
8.1 서론
8.2 다중공선성의 처방
8.3 주성분 회귀
8.3.1 주성분분석
8.3.2 주성분회귀
8.4 PLS 회귀
8.4.1 서론
8.4.2 알고리즘
8.4.3 회귀 모형 적합
8.4.4 최적 인자수의 결정
8장 연습문제
부록: 통계분포표
참고 문헌
1.1 서론
1.2 표집분포
1.2.1 평균의 표집분포
1.2.2 분산의 표집분포
1.2.3 두 분산 비율의 표집분포
1.2.4 분포 간의 관계
1.3 모평균에 관한 추론
1.3.1 평균의 표집분포를 이용한 추론
1.3.2 선형모형을 이용한 추론
1.4 두 모평균에 관한 추론
1.4.1 선형모형을 이용한 두 모집단 평균의 추론
1.5 여러 모평균에 관한 추론, 분산분석
1장 연습문제
제 2장 단순선형회귀
2.1 서론
2.2 단순선형회귀모형
2.3 모수 와 에 관한 추론
2.3.1 모수 와 의 추정
2.3.2 표집분포를 이용한 의 추론
2.3.3 선형모형을 이용한 의 추론
2.4 반응변수에 관한 추론
2.5 단순결정계수와 상관계수
2.5.1 변동의 분할과 단순결정계수
2.5.2 단순상관계수
2.6 원점을 지나는 회귀
2.6.1 표집분포를 이용한 원점을 지나는 회귀
2.6.2 선형모형을 이용한 원점을 지나는 회귀
2.7 자료의 선형화를 위한 변환
2.8 비선형 자료의 주요 형태
2장 연습문제
제 3장 모형의 적절성
3.1 서론
3.2 잔차 그림
3.3 잔차의 유형
3.3.1 정규잔차
3.3.2 표준화잔차
3.3.3 외적 스튜던트화 잔차
3.4 적합결여검정
3장 연습문제
제 4장 중회귀 I
4.1 서론
4.2 설명변수가 두 개인 중회귀모형
4.3 일반 중회귀모형
4.4 회귀계수의 추정과 해석
4.4.1 편회귀계수와 총회귀계수 값이 차이가 많이 나는 예
4.5 전체 F 검정
4.6 중결정계수와 상관계수
4.7 회귀계수에 관한 추론
4.7.1 추정 회귀계수 의 평균과 공분산
4.7.2 표집분포를 이용한 개별 회귀계수 의 검정과 구간추정
4.7.3 선형모형을 이용한 개별 회귀계수 의 검정
4.8 반응변수에 관한 추론
4.8.1 평균반응의 구간추정과 검정
4.8.2 하나의 새로운 관측에서 반응값의 예측
4.9 주요 식
4장 연습문제
제 5장 중회귀 II
5.1 일반 선형회귀모형
5.1.1 상호작용 효과
5.1.2 다항회귀
5.1.3 질적 설명변수
5.1.4 변환된 변수
5.2 부분 F 검정
5.2.1 추가제곱합을 이용한 부분 F 검정
5.2.2 순차제곱합, 수정제곱합
5.3 표준화 중회귀모형
5.4 다중공선성과 그 영향
5.4.1 다중공선성의 영향
5.5 다항회귀
5.5.1 설명변수가 한 개인 경우
5.5.2 설명변수가 두 개 이상인 경우
5.6 질적 변수
5.6.1 한 개의 질적 변수
5.6.2 두 개 이상의 질적 변수
5.6.3 질적 변수만 있는 경우
5.7 안정성 연구(Stability study)
5.7.1 개요
5.7.2 데이터 수집
5.7.3 안정성 연구 워크시트 생성
5.7.4 안정성 연구
5장 연습문제
제 6장 모형의 문제와 변수 선택
6.1 서론
6.2 모형설정 오류
6.3 과대설정: 과다한 변수
6.4 변수 선택 방법
6.4.1 모든 가능한 회귀 방법
6.4.2 또는 기준
6.4.3 또는 수정 기준
6.4.4 기준
6.4.5 기준
6.4.6 기준
6.4.7 단계적 회귀 방법
6장 연습문제
제 7장 회귀진단
7.1 서론
7.2 Y에 관한 특이점
7.2.1 잔차와 스튜던트화 잔차
7.2.2 삭제잔차와 스튜던트화삭제잔차
7.3 X에 관한 특이점
7.4 영향이 큰 관측의 확인
7.4.1 한 개의 적합값에 대한 영향
7.4.2 전체 적합값에 대한 영향
7.5 다중공선성의 진단
7.5.1 다중공선성의 비공식적 진단
7.5.2 다중공선성의 공식적 진단
7.6 자기상관의 진단
7.6.1 일차 자기회귀모형
7장 연습문제
제 8장 다중공선성의 처방
8.1 서론
8.2 다중공선성의 처방
8.3 주성분 회귀
8.3.1 주성분분석
8.3.2 주성분회귀
8.4 PLS 회귀
8.4.1 서론
8.4.2 알고리즘
8.4.3 회귀 모형 적합
8.4.4 최적 인자수의 결정
8장 연습문제
부록: 통계분포표
참고 문헌
저자
저자
김종덕
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