R을 활용한 다변량 통계분석 입문(4판)

1장 다변량분석의 자료

1.1 다변량 자료의 예제들

1.2 다변량 방법들의 소개

1.3 다변량 정규분포

1.4 컴퓨터 프로그램

부록 R 소개



2장 행렬대수

2.1 행렬대수의 필요성

2.2 행렬과 벡터

2.3 행렬 연산

2.4 역행렬

2.5 이차형식

2.6 고유값과 고유벡터

2.7 평균 벡터와 공분산 행렬

2.8 추가 자료

부록 R에서의 행렬대수



3장 다변량 자료 시각화

3.1 이차원에서 다변량 자료 시각화의 문제

3.2 지표변수 그리기

3.3 Draftsman 그림

3.4 개별적인 자료들의 표현

3.5 변수들의 프로파일

3.6 논의와 추가 자료

부록 R로 그림 그리기



4장 다변량 자료의 유의성 검정

4.1 여러 변수들의 동시 검정

4.2 이표본 평균 비교: 일변량 경우

4.3 이표본 평균 비교: 다변량 경우

4.4 다변량 검정 대 일변량 검정

4.5 이표본 변동 비교: 일변량 경우

4.6 이표본 변동 비교: 다변량 경우

4.7 여러 표본의 평균 비교

4.8 여러 표본의 변동 비교

4.9 컴퓨터 프로그램

부록 R을 이용한 유의성 검정



5장 다변량 거리 측정과 검정

5.1 다변량 거리들

5.2 개별 관측치들 간의 거리

5.3 모집단 그리고 표본들 간의 거리

5.4 비율에 대한 거리

5.5 존재 여부 자료

5.6 Mantel 임의화 검정

5.7 컴퓨터 프로그램

5.8 논의와 추가 자료

부록 R에서의 다변량 거리 측도



6장 주성분분석

6.1 주성분의 정의

6.2 주성분분석 절차

6.3 컴퓨터 프로그램

6.4 추가 자료

부록 R에서의 주성분분석(PCA)



7장 인자분석

7.1 인자분석 모형

7.2 인자분석 방법

7.3 주성분 인자분석

7.4 인자분석 프로그램을 이용한 주성분분석

7.5 분석의 옵션들

7.6 인자분석의 가치

7.7 논의와 추가 자료

부록 R에서의 인자분석



8장 판별함수분석

8.1 그룹 구별 문제

8.2 Mahalanobis 거리를 이용한 판별

8.3 정준판별함수

8.4 유의성 검정

8.5 가정

8.6 그룹 멤버십의 사전확률 할당

8.7 단계적 판별함수분석

8.8 개체들의 잭나이프 분류

8.9 비분류된 개체들을 그룹에 할당

8.10 로지스틱 회귀

8.11 컴퓨터 프로그램

8.12 논의와 추가 자료

부록 R에서의 판별함수분석



9장 군집분석

9.1 군집분석의 사용

9.2 군집분석의 타입

9.3 계층 방법

9.4 군집분석에서의 문제점

9.5 거리 측도들

9.6 군집분석으로 주성분분석

9.7 컴퓨터 프로그램

9.8 논의와 추가 자료

부록 R에서의 군집분석



10장 정준상관분석

10.1 다중회귀분석 확장

10.2 정준상관분석을 위한 절차

10.3 유의성 검정

10.4 정준변수의 해석

10.5 컴퓨터 프로그램

10.6 추가 자료

부록 R에서의 정준상관



11장 다차원척도분석법

11.1 거리행렬로 지도 만들기

11.2 다차원척도분석 절차

11.3 컴퓨터 프로그램

11.4 추가 자료

부록 R에서의 다차원척도분석



12장 다변량배열분석

12.1 다변량배열 문제

12.2 주성분분석

12.3 주요인분석

12.4 다차원척도분석

12.5 대응분석

12.6 배열 방법들의 비교

12.7 컴퓨터 프로그램

12.8 추가 자료

부록 R에서의 배열 방법



13장 에필로그

13.1 다음 단계

13.2 몇 가지 일반적인 얘기

13.3 결측치



■ 찾아보기

Bryan F.J. Manly