제 1 장 벡 터
1.1 벡터의 기초
1.2 벡터와 각도
1.3 선형독립과 종속
1.4 선형결합
1.5 y에 대한 X의 투영

제 2 장 행 렬
2.1 행렬의 기초
2.2 고유화와 행렬식
2.3 역행렬
2.4 계수
2.5 이차형식과 양정치행렬
2.6 고유값과 고유벡터
2.7 분광분해
2.8 행렬의 회전
[SAS IML 문장 프로그램]

제 3 장 다변량 기초
3.1 다변량 분석의 이해
3.2 다변량 통계기법
3.3 다변량 예비자료 분석
3.4 확률벡터와 확률행렬
3.5 확률변수의 선형결합에 대한 평균벡터와 공분산행렬
3.6 표본평균벡터와 표본공분산행렬의 분할
3.7 표본상관계수
3.8 다변량의 변이와 기하학적 의미
3.9 벡터와 행렬을 이용한 평균, 공분산행렬
3.10 다변량 정규분포

제 4 장 평균벡터에 관한 추론
4.1 평균벡터에 관한 추론
4.2 두 독립인 모집단의 경우 평균차에 관한 검정
SAS 프로그램】

제 5 장 분산분석
5.1 일원배치 일변량 분산분석
5.2 일원배치 다변량 분산분석
5.3 이원배치 일변량 분산분석
5.4 이원배치 다변량 분산분석
SAS 프로그램 예제】

제 6 장 주성분분석
6.1 서론
6.2 모집단의 주성분
6.3 주성분의 성질
6.4 상관행렬을 이용한 주성분 분석
6.5 주성분의 기하학적성질과 의미
6.6 표본주성분의 성질
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제 7 장 인자분석
7.1 서론
7.2 인자분석모형
7.3 모형의 성질
7.4 상관계수 행렬에 근거한 인자분석
7.5 인자적재행렬의 추정방법
7.6 인자의 개수 결정
7.7 인자의 회전
7.8 인자의 점수
7.9 주성분분석과의 관계
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제 8 장 정준상관분석
8.1 서론
8.2 모집단 정준상관분석
8.3 정준구조행렬
8.4 표본 정준상관분석
8.5 변수군 간의 상관검정
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제 9장 판별분석 및 분류분석
9.1 서론
9.2 자료의 구조
9.3 기본개념
9.4 다변량 정규모집단의 경우의 분류(두 집단의 경우)
9.5 세집단 이상의 경우
9.6 공분산행렬의 동질성 검정
9.7 판별함수의 평가
9.8 단계적 판별분석
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제 10 장 군집분석
10.1 서론
10.2 기본개념
10.3 자료의 구조
10.4 계보적 군집
10.5 비계보적 군집
10.6 군집의 개수 결정
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제 11 장 다차원 척도법
11.1 서론
11.2 유사성(상이성)의 측정
11.3 스트레스(Stress) 개념
11.4 다차원 척도법
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제 12 장 대응분석
12.1 서론
12.2 자료구조
12.3 대응분석 이론
12.4 이너시아
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