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데이터 과학을 위한 R 시리즈
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책소개
목차
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1부 다변량 자료분석 I
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 검정 6.1 서론 6.2 일표본/이표본 모평균벡터의 검정 6.3 R 분석 예제 6.4 Hotelling의 T2 검정 이론 7장 다변량 분산분석 7.1 서론 7.2 MANOVA 소개 7.3 R 분석 예제 7.4 다변량 분산분석의 수리 8장 공분산분석 8.1 서론 8.2 공분산분석 8.3 R 분석 예제 8.4 공분산분석과 ANOVA의 비교 9장 주성분분석 9.1 서론 9.2 주성분분석의 원리 9.3 주성분분석의 수리 9.4 R 분석 예제 9.5 자료 유형에 따른 주성분 계열 시각화 기법 10장 인자(요인)분석 10.1 서론 10.2 인자분석 10.3 인자분석 수리 10.4 R 분석 예제 10.5 다른 분석과의 비교 11장 독립성분분석 11.1 서론 11.2 독립성분분석 11.3 R 분석 예제 11.4 다른 분석과의 비교 3부 다변량 자료분석 III 12장 정준상관분석 12.1 서론 12.2 정준상관분석 12.3 CCA의 수리 12.4 R 분석 예제 12.5 다른 분석과의 관계 13장 판별분석 13.1 서론 13.2 선형판별분석 13.3 이차판별분석 13.4 정준판별분석 13.5 R 분석 예제 14장 군집분석 Ⅰ 14.1 서론 14.2 자료 유형에 따른 거리 계산 14.3 계층적 군집 14.4 k-평균군집 14.5 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 부록 주요 데이터 제공 사이트 소개 |
저자 소개 1
서울대학교 통계학과 석,박사. (미) 펜실베니아주립대 방문연구교수, 현 충북대학교 정보통계학과 교수. 저서 『수리통계학』(제3판, 2016), 『R 시각화와 통계자료분석 I, II』(2016), 『R 응용 회귀분석』(2017), 『R 응용 다변량분석』(2017), 『R 데이터마이닝』(2017), 『R 응용 시계열분석』(2020), 『R 비모수통계와 검정력분석』(2022), 『빅데이터 이해와 활용』(공저, 2015) 등.
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품목정보
- 발행일
- 2026년 03월 05일
- 쪽수, 무게, 크기
- 326쪽 | 188*257*13mm
- ISBN13
- 9791158088385
출판사 리뷰
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『R 응용 다변량분석』 제2판을 내놓는다. 2017년 제1판 출간 이후 R과 데이터 과학 환경은 빠르게 변화했고, 관련 패키지와 분석 관행 또한 크게 달라졌다. 특히 ChatGPT 등 생성형 AI의 등장은 데이터 분석의 학습과 실무의 활용 범위를 넓히고 있다. 그러나 도구의 발전과 별개로 분석의 품질은 문제 정의, 개념 정리, 질문 구성의 정밀도에 의해 좌우된다. 변화한 환경에 효과적으로 대응하기 위해서는 정확한 용어 선택과 함께 질 높은 질문을 구성하는 능력을 기르는 일이 더욱 중요해졌다.
제2판은 이러한 변화를 반영하여 각 분석법의 핵심 아이디어가 명확히 전달되도록 내용을 전면적으로 수정·보완하였다. 제1판의 오탈자와, 여러 논문의 인용 과정에서 발생한 수식 및 기호 표기의 불일치도 가능한 한 정리하였다. 이로 인해 분량이 늘어나 책을 ①권과 ②권으로 나누어 구성하였다. 학부 교재로는 ①권을 권하며, 추가 주제와 심화 내용은 ②권에서 다루었다. 다변량분석은 정형 데이터 분석에서 핵심적 방법론으로 오랫동안 활용되어왔으며, 오늘날에도 유효한 분석의 기본 틀을 제공한다. 이 책은 다양한 다변량 분석법을 소개하되, 각 주제마다 목적과 전제, 해석의 핵심을 먼저 제시하고, 이어서 분석 수행에 필요한 수준까지의 과정과 예제를 제공함으로써 독자가 해당 분석의 출발점을 확보할 수 있도록 하였다. 또한 방법들 간의 차이와 장단점을 비교·이해하도록 구성하여, 독자가 목적과 데이터에 적합한 방법을 스스로 선택·개선해 갈 수 있도록 하는 데 주안점을 두었다. 아울러 수리적 이해를 원하는 독자를 위해 관련 내용을 별도의 절로 구성하였으며, * 표시가 붙은 절 및 예제는 관심 있는 독자만 선택적으로 읽어도 무방하도록 흐름을 유지하였다. 좋은 책을 만들기 위해 최선을 다했으나 미흡한 부분이 있을 수 있다. 너그러운 양해를 바라며, 출간 이후 수정 사항이나 보완 자료가 생기면 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실을 통해 제공할 예정이니 참고하기를 바란다. 끝으로 이 책의 출간을 위해 큰 노고를 아끼지 않은 자유아카데미 관계자 여러분께 감사의 마음을 전한다. |
