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R 응용 다변량분석
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R 응용 다변량분석

  • 나종화
  • |
  • 자유아카데미
  • |
  • 2017-08-25 출간
  • |
  • 312페이지
  • |
  • 189 X 258 X 12 mm /650g
  • |
  • ISBN 9791158081423
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

데이터 과학을 위한 R 시리즈 I, II권이 출간된 지 1년 만에 III, IV, V권을 동시에 출간하게 되었다. 저자가 이 시리즈를 준비하게 된 계기는 수년 전 빅데이터에 관심을 가지기 시작하면서이다. 빅데이터 시대에 통계분석을 요구하는 많은 사람들을 만나면서 그들에게 조금이나마 도움을 주고 싶은 생각에서였다. 그러나 책의 출간을 앞두고 뒤돌아보면 “이 책이 과연 비전공자들을 충분히 배려하였나”는 의문이 남는다. 처음 의도와는 달리 결코 쉽지만은 않은 책이 되어 버린 것이다. 집필 과정에서 글재주가 없는 저자의 한계를 느끼면서도, 내용적으로 부족함이 없도록 욕심을 부린 면이 없지 않다. 결국 지난 몇 년에 걸친 이 작업은 결국 자신에게 가장 많은 도움이 되었음을 부인할 수 없게 되어 버렸다(독자들의 판단은 이후에...).
이 책의 특징은 각 분석법들의 목적과 아이디어를 간명하게 제시하고, 각 분석법들 간의 차이와 장단점을 이해함으로써 분석자 스스로가 보다 나은 분석법을 찾아갈 수 있도록 하는 데 주안점을 둔 점이다. 작은 분량 속에 매우 다양한 분석법을 소개하여 완성도를 높이고자 하였다. 각 분석마다 일정 수준까지의 분석 과정을 제시함으로써 해당 분석의 시발점으로 삼을 수 있도록 안내하고 있다.
이 책의 자료분석에 사용된 오픈 소스 R은 데이터 과학을 위한 최고의 도구임에 틀림없다. R이라는 훌륭한 도구의 존재는 이 시리즈를 준비하게 된 또 다른 배경이다. 이제 분석가들은 분석의 목적과 방향 그리고 분석에 사용된 아이디어와 해석에 더 집중할 수 있게 되었다. 나머지는 R에게 맡기면 그만이다. R은 분석뿐만 아니라 데이터의 전처리, 시각화, 다른 도구들과의 연계 등 필요한 많은 일을 대신해 준다.
이 가운데 본서(4권)는 통계자료분석에서 매우 큰 비중을 차지하는 다변량분석을 다루었다. 대학에서 교재로 사용할 경우 1부, 2부, 3부에서 선택적으로 다루면 될 것이다. * 표시된 장(또는 절)은 일독에서 생략하여도 무방하다.
좋은 책을 위해 최선을 다했지만 미흡한 부분이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며, 출간 후에라도 수정사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이다.

목차

[1부] 다변량 자료분석
1장 다변량 분석 기초
1.1 서론
1.2 거리와 산포
1.3 공분산과 상관행렬
1.4 결측값 대치

2장 R 기초 함수와 주요 행렬 이론
2.1 서론
2.2 R의 행렬연산함수
2.3 행렬 기초 이론
2.4 특잇값분해

3장 다변량 정규분포와 응용
3.1 서론
3.2 다변량 정규분포와 관련 성질
3.3 마할라노비스 제곱거리와 활용
3.4 정규화 변환: 박스-콕스 변환

4장 고전적 다변량 분석에 대한 가정 검토
4.1 서론
4.2 다변량 이상치 식별
4.3 다변량 정규성 검정
4.4 분산과 공분산의 동질성 검정
4.5 등-산포 변환

5장 다변량 자료의 시각화
5.1 서론
5.2 R을 이용한 다변량 자료의 시각화 ·

[2부] 다변량 자료분석 Ⅱ
6장 모집단 평균벡터에 대한 추론
6.1 서론
6.2 일표본/이표본 모평균벡터의 검정(비교)
6.3 Hotelling의 T2 검정통계량

7장 다변량 분산분석
7.1 서론
7.2 일원배치/이원배치 다변량 분산분석
7.3 다변량 분산분석의 수리

8장 공분산분석
8.1 서론
8.2 공분산분석

9장 주성분분석
9.1 서론
9.2 주성분분석의 원리
9.3 PCA의 개념과 수리

10장 인자분석
10.1 서론
10.2 인자분석
10.3 다른 분석과의 비교

11장* 독립성분분석
11.1 서론
11.2 독립성분분석

[3부] 다변량 자료분석 Ⅲ
12장 정준상관분석
12.1 서론
12.2 정준상관분석
12.3 CCA의 수리
12.4 다른 분석과의 관계

13장 판별분석
13.1 서론
13.2 판별분석의 개념
13.3 주요 판별분석

14장 군집분석 Ⅰ
14.1 서론
14.2 계층적 군집
14.3 k-평균군집
14.4 k-대표개체(PAM) 군집

15장 군집분석 Ⅱ
15.1 서론
15.2 혼합분포군집
15.3 밀도기반군집

16장 군집분석 Ⅲ
16.1 서론
16.2 퍼지 군집
16.3 코호넨 군집

[4부] 다변량 자료분석 Ⅳ
17장 다차원척도법
17.1 서론
17.2 다차원척도법

18장 대응분석
18.1 서론
18.2 대응분석
18.3* CA의 수행절차 소개: 예제
18.4* 대응분석의 수리

19장 정준대응분석과 중복분석
19.1 서론
19.2 정준대응분석
19.3 중복분석

20장 다변량 이상치 탐색
20.1 서론
20.2 일변량 상자그림 이용
20.3 밀도기반 이상치 탐색 - 지역 이상치
20.4 군집분석을 통한 이상치 탐색

21장* 부분최소제곱-경로모형
21.1 서론
21.2 부분최소제곱-경로모형
21.3 다른 분석과의 비교

22장 반복측정자료의 분석
22.1 서론
22.2 일원배치 반복측정 ANOVA
22.3 혼합모형을 이용한 분석

도서소개

『R 응용 다변량분석』은 각 분석법들의 목적과 아이디어를 간명하게 제시하고, 각 분석법들 간의 차이와 장단점을 이해함으로써 분석자 스스로가 보다 나은 분석법을 찾아갈 수 있도록 하는 데 주안점을 둔 점이다. 작은 분량 속에 매우 다양한 분석법을 소개하여 완성도를 높이고자 하였다. 각 분석마다 일정 수준까지의 분석 과정을 제시함으로써 해당 분석의 시발점으로 삼을 수 있도록 안내하고 있다.
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