R과 SAS를 이용한 경시적 자료분석(2판)

제1장 경시적 자료
1.1 경시적 자료 구조의 이해
1.2 경시적 자료 예

제2장 탐색적 자료분석
2.1 스무딩 기법을 이용한 평균함수 추정
2.1.1 커널 추정
2.1.2 loess 스무딩
2.1.3 스무딩 스플라인
2.2 공분산 추정
2.2.1 공분산행렬
2.2.2 변이를 구성하는 요소
2.3 표본크기

제3장 반복측정 ANOVA 모형
3.1 랜덤효과를 가진 난괴법(RCBD)
3.2 split plot(분할구) 분석
3.3 반복측정 자료

제4장 모형선형혼합모형
4.1 혼합효과모형
4.2 공분산구조
4.3 최대우도추정량, 제한된 최대우도추정(REML)
4.4 고정효과와 랜덤효과의 추정
4.5 적용 예
4.5.1 가문비나무의 성장 곡선

제5장 일반화추정방정식
5.1 일반화선형모형(GLM)과 경시적 자료로 확장
5.2 주변모형
5.2.1 모형 설정과 모수의 해석
5.3 주변모형에서 GEE를 이용한 통계적 추론
5.4 모형의 선택
5.5 적용 예
5.5.1 이항 경시적 자료분석(자료 4: ICHS)
5.5.2 계수형(count) 경시적 자료의 분석(자료 5: Seizure)
5.6 GEE의 확장

제6장 일반화선형혼합효과모형
6.1 일반화선형혼합모형(GLMM)
6.2 모형 추정
6.3 적용 예
6.3.1 이항 경시적 자료분석: ICHS 자료
6.3.2 명목형 경시적 자료를 분석하기 위한 혼합모형
6.3.3 순서형 경시적 자료를 분석하기 위한 혼합모형
6.3.4 계수형 경시적 자료에 대한 GLMM 적용

제7장 결측치를 가진 경시적 자료분석
7.1 결측자료의 패턴
7.2 결측자료의 패턴과 분석 방법의 관계
7.3 MCAR에 대한 검정
7.4 MAR 결측 하에서 WGEE의 적용

제8장 생존 자료와 경시적 자료의 결합모형
8.1 생존분석
8.1.1 생존함수의 비교
8.1.2 생존함수(위험함수)의 회귀모형: 비례위험모형
8.2 결합모형
8.3 적용 예

■참고문헌
■찾아보기
■분석에 적용한 software

김양진 숙명여자대학교 통계학과 학사
고려대학교 통계학과 석사
미국 University of Missouri 통계학 박사
미국 St. Jude Children's Hospital 박사후 연구원
미국 USDA 특별연구원
현) 숙명여자대학교 통계학과 교수