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엑셀로 하는 회귀분석
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엑셀로 하는 회귀분석

  • 콘래드칼버그
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2018-08-27 출간
  • |
  • 432페이지
  • |
  • 188 X 235 X 21 mm
  • |
  • ISBN 9791161751979
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 회귀분석으로 할 수 있는 일과 할 수 없는 일의 이해와 그 이유 알아보기
■ 엑셀에서 기본 제공되는 회귀 함수 마스터하기
■ 상관관계와 단순회귀분석 작업하기
■ 엑셀의 향상된 LINEST() 함수를 최대한 활용하기
■ 다중회귀분석 실험 계획과 수행하기
■ 문제가 되는 회귀분석의 가정과 그렇지 않은 가정 구별하기
■ 일반적인 분산분석 대신 회귀분석을 사용해 분석의 옵션 확장하기
■ 공변량을 분석에 추가, 편향을 줄이고 통계적 검증력을 강화하기

[옮긴이의 말]

이 책은 엑셀이라는 쉽고 강력한 도구로 회귀분석을 실무에 적용할 수 있게 도와준다. 컴퓨터로 업무를 처리해봤던 사람이라면 대부분 마이크로소프트 엑셀을 접해본 경험이 있을 것이다. 엑셀은 일상생활부터 학교, 연구소, 회사 등에서 가장 많이 사용되는 통계?데이터 분석 도구 중 하나다.
엑셀은 SAS, R과 같은 고급 통계분석도구와 비교해 절대 뒤지지 않는 도구다. 회귀분석은 고급 통계 개념 중의 하나로 평균 비교와 같은 가설검정을 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 그뿐만 아니라 하반기 매출 예측, 부동산 가격 예측 등과 같은 데이터에 기반한 예측 작업 또한 회귀분석을 통해 수행할 수 있다.
이 책의 가장 큰 장점은 저자가 엑셀과 회귀분석을 설명하는 방법에 있다. 우선 실제 있을 법한 풍부한 예제를 통해 회귀분석 과정을 설명한다. 독자가 갖고 있는 데이터로 저자가 설명하는 순서를 따라서 회귀분석을 적용해볼 수 있다.
회귀분석에 필요한 여러 통계량과 개념을 설명할 땐 복잡한 계산은 엑셀에 맡기고 원리와 의미에 집중한다. 저자는 회귀분석에 기초가 되고 나아가 고급 분석에 도움이 되는 중요한 통계 개념에 대해 독자들이 이해할 수 있도록 자세히 설명한다.
예를 들어 모집단 표준편차를 계산할 때는 왜 N으로 나누고, 샘플 데이터로 모집단의 표준편차를 추정할 때는 왜 N-1로 나누는지와 같이 기본적이지만 아무도 가르쳐주지 않는 부분에 대해서 독자가 이해할 수 있게 꼼꼼히 설명한다.
마이크로소프트 엑셀 MVP로 여러 번 지정된 저자 콘래드 칼버그는 실무 경력이 25년이 넘고 관련 서적을 12권이나 저술한 인물이다. 그는 책의 서두에서 학창 시설 처음 통계학을 배울 때의 경험을 회상한다. 왜 그렇게 해야 하는지 이해하지 못한 채, 단순히 공식을 외워 ANOVA 분석을 적용하던 경험을 떠올린다.
그는 학창 시절 우연히 만났던 회귀분석 도서를 통해서 고급 통계 개념을 이해한 경험을 되살려 이 책을 썼다. 회귀분석의 접근법은 쉽고 명확하게 분산분석과 같은 고급 통계 기법을 이해할 수 있게 한다. 저자의 많은 경험에 어울리게 이 책은 풍부한 예제를 활용한다.
또한 엑셀로 데이터 분석을 하면서 꼭 마주치게 되는 사소하지만 중요한 문제들과 그 해결책에 대해서도 알려준다. 실수를 피하는 방법과 다른 사람들이 수행한 분석을 바르게 평가하는 방법에 관해서도 설명한다.
이 책은 통계를 공부하거나 통계적 가설검정이 필요한 모든 사람에게 유용할 것이다. 하지만 특히 다음과 같은 독자들에게 추천하고 싶다. 기본적인 통계 기술을 알고 있고 고급 통계 기술을 배우려는 독자, 엑셀의 고급 통계 기능을 배워 실무에 적용하고자 하는 독자, 평균비교와 같은 통계적 가설 검정이 필요한 독자, 회귀분석을 실무에 적용하면서 실수하지 않고 분석을 마무리하려는 독자, 마지막으로 로지스틱회귀나 주요인분석(PCA)등 머신 러닝을 공부하고 있거나 공부하려는 사람들에게도 도움이 될 것이다.
나는 이 책을 번역하면서 분산, 표준편차, 상관관계, 회귀분석의 개념과 데이터가 갖고 있는 통계적 의미에 대해서도 이전보다 더 잘 이해할 수 있게 됐다. 독자들 역시 통계와 회귀분석에 대해 더 잘 이해하고, 그것들을 실무에 바로 활용할 수 있게 되기를 바란다.


목차


1장. 변동 측정: 값들이 얼마나 다른가
__어떻게 변동이 측정되는가
____편차의합(Sum of Deviations)
____편차제곱의합(Summing Squared Deviations)
____제곱의합에서 분산으로
____VAR.P()와 VAR.S() 함수의 사용
__표준편차
__평균의 표준오차
____z-점수와 z-값
____t-값

2장. 상관관계
__상관관계 측정
____상관관계의 강도 나타내기
____상관관계의 방향 결정
__상관관계 계산
____1단계: 공분산
____부호에 주의하라
____공분산에서부터 상관계수까지
____CORREL() 함수의 사용
____상관관계에서의 편향 이해하기
____상관관계에서 선형성과 특이점 체크
____차트를 그릴 때 조심해야 하는 부분
__상관관계와 인과관계
____원인의 방향
____제3의 변수
__범위의 제한

3장. 단순회귀분석
__상관관계와 표준점수를 이용한 예측
____예측 계산하기
____본래 단위로 변환
____예측 일반화
__회귀계수와 절편을 이용한 예측
____SLOPE() 함수
____INTERCEPT() 함수
__공유분산
____표준편차, 리뷰
____제곱의합 자세히 보기
____제곱의합은 가산적이다
____단순회귀분석에서의 R2
____잔차제곱의 합과 그룹내제곱의 합
__TREND() 함수
____TREND()에 배열 입력하기
____TREND()의 new x’s 인자
____TREND()의 const 인자
____제로-상수 회귀 계산
__부분상관과 준부분상관
____부분상관
____준부분상관 이해하기

4장. LINEST() 함수
__배열을 입력받는 LINEST()
____배열 수식의 메커니즘 이해하기
____실수 목록
__LINEST()와 SLOPE(), INTERCEPT()의 비교
__회귀계수의 표준오차
____회귀계수의 표준오차의 의미
____0의 회귀계수
____모집단의 회귀계수가 0일 확률 측정하기
____주관적인 결정으로서의 통계적인 추론
____t-비와 F비
____간격척도와 명목척도
__상관관계의 제곱, R2
__추정의 표준오차
____t분포와 표준오차
____잔차의 표준편차로서의 표준오차
____등분산성: 균등하게 퍼짐
____LINEST()의 F비의 이해
__분산분석과 F비의 일반적인 사용
____분산분석과 회귀에서의 F비
____회귀에서 제곱의합의 분할
____분산분석에서의 F비
____회귀분석에서의 F비
____F비와 R2의 비교
__일반선형모델, ANOVA, 회귀분석
__LINEST()의 기타 보조 통계량

5장. 다중회귀분석
__합성 예측변수
____단일 예측변수에서 다중 예측변수로의 일반화
____오차제곱의합의 최소화
__추세선의 이해
__LINEST() 결과를 워크시트에 매핑하기
__다중회귀분석을 기초부터 만들어 가기
____변수를 상수로 고정하기
____두 개의 예측변수가 있는 회귀에서의 준부분상관
____제곱의합 구하기
____R2과 추정의 표준오차
____F비와 잔차자유도
____회귀계수의 표준오차 계산
____몇 가지 추가 예제
__회귀계수의 표준오차 사용
____양쪽꼬리검정
____한쪽꼬리검정
__예측변수를 평가하기 위한 모델 비교 접근법 사용
____모델 통계량 얻기
____R2 대신 제곱의합을 사용
__R2의 축소 추정

6장. 회귀분석에 관한 가정과 주의 사항
__가정에 관하여
____강건성: 문제가 되지 않을 수도 있다
____가정과 통계적 추론
__허수아비
__비선형과 기타 분포 다루기
__균등퍼짐 가정
____더미코딩 사용
____회귀 접근법과 t-검정 접근법 비교
____같은 목적지를 향하는 두 개의 경로
__불균등 분산과 표본 크기
____불균등퍼짐: 보수적 검정
____불균등퍼짐 : 진보적인 검정
____불균등퍼짐과 균등 표본 크기
____분석 도구 대신 LINEST() 사용
____T.DIST() 함수들 간의 차이 이해
____웰치의 보정 사용
____TTEST() 함수

7장. 회귀분석을 이용한 그룹 평균 간 차이 검정
__더미코딩
____더미코딩의 예
____벡터 자동으로 채우기
____던네트 다중비교 과정
__효과코딩
____0 대신 -1로 코딩
____일반선형모델과의 관계
____효과코딩으로 다중비교
__직교코딩
____대비 설정하기
____ANOVA를 통한 계획된 직교대비
____LINEST()를 사용한 계획된 직교대비
__요소분석
____직교코딩을 사용한 요소분석
____효과코딩으로 요인분석
__통계적 검증력, 제1종 오류, 제2종 오류
__통계적 검증력 계산하기
____통계적 검증력 높이기
__불균등한 셀 크기 다루기
____회귀 접근법 사용
____순차적 분산 할당

8장. 공분산분석
__결과 대조
____ANCOVA 도표화
__일반적인 ANCOVA 구조화
____공변량 없이 분석
____공변량을 포함한 분석
__회귀를 사용한 ANCOVA 구조화
__공통 회귀선 확인
____분석 요약
__조정된 평균 검정: ANCOVA에서 계획된 직교코딩
__회귀접근법을 사용한 ANCOVA와 다중비교
__계획된 비직교대비를 통한 다중비교
__사후 비직교대비를 통한 다중비교

도서소개

단순히 공식을 설명하는 것이 아니라 부동산 가격 예측, 웹 데이터 분석 등과 같은 실무에서 바로 사용될 만한 풍부한 예제를 통해 회귀분석의 원리를 친절하게 설명한다. 복잡한 계산은 엑셀에 맡기고 회귀분석에 필요한 통계 개념의 원리와 실무 데이터를 적용하는 방법에 대해 집중한다. 이 책을 통해 분산, 표준편차, 상관관계와 같은 기초 개념의 의미를 파악할 수 있으며 회귀분석, 다중비교, 공분산분석 등의 고급 개념까지 이해할 수 있다. 전통적인 분산분석 대신 회귀분석을 사용해 분석의 범위를 확장하고, 엑셀을 사용하여 쉽게 데이터분석을 해보자.  

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