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CHAPTER 1 다변량 시각화
1.1 기술통계량 및 분할표 1.2 단변량 그래프 1.3 이변량 그래프 1.4 다차원 그래프 CHAPTER 2 주성분분석 2.1 주성분분석이란? 2.2 주성분분석 모형 2.3 표본상관행렬을 이용한 주성분분석 2.4 주성분 수의 결정 2.5 R을 이용한 주성분분석 2.6 파이썬을 이용한 주성분분석 CHAPTER 3 인자분석 3.1 인자분석이란? 3.2 주성분분석과 인자분석 3.3 인자분석모형 3.4 인자모형 추정 3.5 인자의 수와 인자부하값의 유의성 3.6 인자회전 3.7 인자점수 3.8 R을 이용한 인자분석 3.9 파이썬을 이용한 인자분석 CHAPTER 4 군집분석 4.1 군집분석이란? 4.2 유사성 측도 4.3 계층적 군집분석 4.4 비계층적 군집분석 4.5 R을 이용한 군집분석 사례(1) 4.6 R을 이용한 군집분석 사례(2) 4.7 파이썬을 이용한 군집분석 CHAPTER 5 다차원척도법(MDS) 5.1 MDS란? 5.2 MDS 분석과정 5.3 비유사성(거리)의 측정 5.4 MDS 분석 5.5 R을 이용한 MDS 분석 5.6 파이썬을 이용한 MDS 분석 CHAPTER 6 정준상관분석 6.1 정준상관분석이란? 6.2 정준상관분석모형 6.3 정준상관분석 과정 6.4 R을 이용한 정준상관분석 6.5 파이썬을 이용한 정준상관분석 CHAPTER 7 판별분석 7.1 판별분석 개요 7.2 Fisher의 판별분석모형 7.3 선형판별분석 7.4 판별함수모형 평가 7.5 판별변수 선택 7.6 판별분석 과정 7.7 R을 이용한 선형판별분석 7.8 파이썬을 이용한 선형판별분석 CHAPTER 8 로지스틱 회귀분석 8.1 로지스틱 회귀모형의 이해 8.2 로지스틱 함수 8.3 R을 이용한 로지스틱 회귀분석 8.4 파이썬을 이용한 로지스틱 회귀분석 CHAPTER 9 나무모형 9.1 나무모형이란? 9.2 나무모형 분할방법 9.3 나무모형 크기 결정 9.4 R을 이용한 나무모형 분석 9.5 R을 이용한 회귀나무모형 분석 9.6 파이썬을 이용한 나무모형 분석 참고문헌 |
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