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eBook R 응용 다변량분석 제2판 - 2권

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나종화 저

자유아카데미 2026.03.05.

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소개

『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.

소개 더보기펼치기

4부 다변량 자료분석 IV
17장 다차원척도법
17.1 서론
17.2 주요 기법
17.3 유사성의 거리 변환
17.4 R 분석 예제
17.5 다른 분석 방법과의 비교
18장 대응분석
18.1 서론
18.2 대응분석 개요
18.3 대응분석의 수학적 원리
18.4 R 분석 예제
19장 정준대응분석
19.1 서론
19.2 정준대응분석 개요
19.3 정준대응분석의 수학적 원리
19.4 R 분석 예제
20장 중복분석
20.1 서론
20.2 중복분석의 개요
20.3 중복분석의 수학적 구조
20.4 R 분석 예제
20.5 다른 분석과의 비교
21장 서열화 분석
21.1 서론
21.2 서열화 기법 개요
21.3 DCA와 서열화 기법 선택
21.4 R 실습: Vegan으로 배우는 서열화
22장 다변량 이상치 탐색 및 탐지
22.1 서론
22.2 일변량 상자그림 이용
22.3 다변량 이상치 개요
22.4 통계·모형 기반 이상치 탐지
22.5 군집·밀도 기반 이상치 탐지
22.6 차원축소 기반 이상치 탐지
22.7 회귀 기반 이상치 탐지
23장 부분최소제곱-경로모형
23.1 서론
23.2 부분최소제곱-경로모형
23.3 PLS-PM 알고리즘
23.4 R 분석 예제
23.5 다른 분석과의 비교
24장 반복측정자료의 분석
24.1 서론
24.2 일원배치 반복측정 ANOVA
24.3 선형혼합모형을 이용한 분석

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저자 소개 1

저나종화

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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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