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한빛아카데미

R로 하는 다변량 데이터 분석 : 이론부터 실무 활용까지

한빛아카데미

번역서

판매중

  • 저자 : 카와하시 잇코 , 이와마 노리카즈 , 스즈키 마사유키
  • 번역 : 권기태
  • 출간 : 2020-07-10
  • 페이지 : 544 쪽
  • ISBN : 9791156644989
  • 물류코드 :4498
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실무에 바로 쓰는 R 다변량 데이터 분석!

 

‘⃝⃝하고 싶을 때는 어떻게 하면 좋은가?’라는 질문을 던지고 이에 답하는 형식으로 다변량 데이터를 분석합니다. 이런 방식을 통해 데이터 분석이라는 과제에 직면한 여러분의 고민을 바로 해결할 수 있습니다. 이 책은 복잡한 이론이 아닌, 실사례로 R을 설명하는 가장 쉽고 완벽한 다변량 데이터 분석 실용서입니다.

 

이런 분들이 보면 더 좋습니다.

  • 문과 계열의 대학생이나 대학원생
  • 수학에 그리 능숙하지 않은 직장인
  • 수리통계적인 전개를 원하지 않는 분
  • 실무에 직접적인 도움을 받고 싶은 분
  • 실무와 이론의 균형이 잘 잡힌 책을 원하는 분

 

R로 하는 다변량 데이터 분석_상세페이지.jpg

 

저자

카와하시 잇코

2008년 와세다대학교 대학원에서 심리학 박사 학위를 받았습니다. 현재 메이지대학교 심리학부 부교수로 재직 중입니다.

저자

이와마 노리카즈

2011년 와세다대학교 대학원에서 심리학 박사 학위를 받았습니다. 현재 홋카이도대학교 고등교육연구소 부교수로 재직 중입니다.

저자

스즈키 마사유키

2013년 도쿄대학교 대학원에서 교육학 박사 학위를 받았습니다. 현재 요코하마국립대학교 교육학부에서 부교수로 재직 중입니다.

역자

권기태

서울대학교 계산통계학과를 졸업하고, 동 대학원에서 전산학 전공으로 이학석사와 이학박사 학위를 받았습니다. 현재 강릉원주대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중입니다. 통계와 프로그래밍에 관련하여 다양한 교재의 집필과 번역 활동을 활발히 하고 있습니다.

 

1부 다변량 분석 기초

1장 다변량 분석 기초 배우기

: R을 이용한 다변량 데이터의 기본적인 통계 처리

1.1 데이터와 분석 기법

1.2 일변량 데이터 분석 기초

1.3 일변량 데이터의 집단 간 비교

1.4 다변량 데이터 분석 기초

1.5 다변량 데이터의 관계성 분석

1.6 기본 통계량의 수학적 정의

1.7 편상관계수

1.8 순서 범주형 변수의 상관계수

1.9 효과크기

연습문제

2장 R을 이용해 데이터 처리하기

: 설문조사 데이터와 ID-POS 데이터 처리

2.1 데이터와 분석 기법

2.2 변수의 형

2.3 관측 대상의 정보 추출

2.4 결측값 처리

2.5 정렬

2.6 합병

2.7 치환

2.8 고정 길이 데이터 처리

2.9 ID-POS 데이터 입력

2.10 ID-POS 데이터 정렬

2.11 RFM 분석

2.12 ID-POS 데이터의 교차 집계표

2.13 고객 ID별 월별 구매금액 계산

2.14 고객 ID별 상품명 정리 : 자작함수

2.15 고객 ID별 내점 간격의 분포를 그리고 요약

연습문제

2부 양적변수의 설명·예측

3장 현상을 설명·예측하는 통계 모형 만들기

: 다중회귀분석

3.1 데이터와 분석 기법

3.2 모형 작성과 모수의 추정·진단

3.3 모형 평가와 분석

3.4 보고서 예시

3.5 질적변수를 포함하는 다중회귀분석

3.6 AIC와 BIC를 이용한 모형 평가

3.7 다중회귀분석과 모수 추정

3.8 편회귀계수 해석

3.9 결정계수와 검정

3.10 절편과 편회귀계수의 검정

3.11 절편과 편회귀계수의 신뢰구간

3.12 분산팽창인수(VIF)

연습문제

4장 현상을 설명·예측하는 통계 모형 만들기

: 계층적 다중회귀분석

4.1 데이터와 분석 기법

4.2 계층적 다중회귀분석

4.3 다중회귀분석에서의 상호작용효과 검토

4.4 단순경사분석

4.5 보고서 예시

4.6 다중회귀분석에서의 변수 선택

연습문제

5장 다양한 집단에 대한 데이터 분석하기

: 다수준 모형

5.1 데이터와 분석 기법

5.2 다수준 모형 분석

5.3 모형 비교

5.4 보고서 예시

5.5 추정법

5.6 다수준 모형 데이터

연습문제

6장 복잡한 가설을 통계 모형으로 나타내기

: 경로분석

6.1 데이터와 분석 기법

6.2 경로분석

6.3 모형 평가와 수정

6.4 보고서 예시

6.5 경로분석 이론

6.6 계수 해석

6.7 모형 적합도

연습문제

3부 심리척도 분석

7장 심리척도 개발하기

: 탐색적 인자분석

7.1 데이터와 분석 기법

7.2 인자 수 결정

7.3 인자부하량 추정

7.4 인자회전

7.5 인자분석

7.6 보고서 예시

7.7 신뢰성 평가

7.8 순서 범주형 변수의 탐색적 인자분석과 신뢰성 평가

7.9 탐색적 인자분석

7.10 척도의 신뢰성

연습문제

8장 심리척도 개발하기

: 확인적 인자분석

8.1 확인적 인자분석

8.2 확인적 인자분석 실행

8.3 보고서 예시

8.4 순서 범주형 변수를 다루는 확인적 인자분석

8.5 모형 식별성

8.6 부적절한 해

8.7 고차 인자분석

8.8 척도의 타당성

연습문제

9장 복잡한 가설을 통계 모형으로 나타내기

: 잠재변수를 동반한 경로분석

9.1 데이터와 분석 기법

9.2 모형 작성

9.3 모형 추정과 평가

9.4 모형 추정의 결과

9.5 보고서 예시

9.6 모형의 수식 표현

9.7 모형 추정

9.8 발전적인 분석

연습문제

4부 질적변수의 설명·예측

10장 교차 집계표를 더 자세하게 분석하기

: 로그선형모형

10.1 데이터와 분석 기법

10.2 포화모형 분석

10.3 독립모형 분석

10.4 최량모형 분석

10.5 보고서 예시

10.6 로그선형모형과 포아송 분포

10.7 편차

10.8 모형의 자유도

10.9 편차를 이용한 우도비 검정

10.10 모수 제약

10.11 모수와 기대도수

10.12 기대도수와 연관된 모수 해석

10.13 기준 셀 설정

연습문제

11장 범주별 확률을 설명·예측하기

: 로지스틱 회귀분석

11.1 데이터와 분석 기법

11.2 계수·절편의 추정과 해석

11.3 모형의 우수성 평가

11.4 그 외의 지표

11.5 보고서 예시

11.6 모형의 의미

11.7 모수 추정의 사고방식

11.8 호스머-렘쇼의 적합도 검정

11.9 AIC와 BIC

연습문제

5부 개체와 변수의 분류

12장 비슷한 사람끼리 그룹으로 나누기

: 군집분석

12.1 데이터와 분석 기법

12.2 계층적 군집분석의 실행

12.3 비계층적 클러스터 분석 실행 : k 평균법

12.4 보고서 예시

12.5 비유사도

12.6 계층적 군집분석에서의 군집 형성

12.7 비계층적 군집분석의 사고방식

12.8 군집 수의 타당성

연습문제

13장 질적변수 간의 연관을 시각화하기

: 대응분석

13.1 데이터와 분석 기법

13.2 대응분석

13.3 보고서 예시

13.4 군집분석의 병용

13.5 다중대응분석

13.6 대응분석 이론

13.7 기여율, 제곱상관, 관성

연습문제

6부 다변량 분석 구사

14장 다변량 데이터 시각화하기

: 패키지 ggplot2를 이용한 그래프

14.1 데이터와 분석 기법

14.2 데이터 분포

14.3 시계열 변화

14.4 두 항목 간의 관계

14.5 심미적 속성과 변수 대응

14.6 축과 범례

14.7 상황·목적에 따른 다양한 그래프

연습문제

15장 다변량 분석을 실무에서 활용하기

: 분석 기법의 조합

15.1 그룹화 : 그룹의 영향 검토

15.2 척도 점수화 : 척도 점수를 이용한 설명

15.3 측정 상황 확인 : 다변수 간 관계 검토

참고문헌

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