(SAS 활용)다변량 분석
권세혁 저
목차
목차 일부
목차
제1장 다변량 분석이란 = 1
1.1 데이터 = 4
1.1.1 데이터 행렬 = 4
1.1.2 데이터 역사 = 6
1.1.3 변수의 종류 = 6
1.2 다변량 분석의 종류 = 8
1.2.1 종속 변수와 독립 변수 사이의 인과 관계 = 8
1.2.2 변수 축약 = 10
1.2.3 개체 분류 = 10
1.3 다변량 분석 맛보기 =...
제1장 다변량 분석이란 = 1
1.1 데이터 = 4
1.1.1 데이터 행렬 = 4
1.1.2 데이터 역사 = 6
1.1.3 변수의 종류 = 6
1.2 다변량 분석의 종류 = 8
1.2.1 종속 변수와 독립 변수 사이의 인과 관계 = 8
1.2.2 변수 축약 = 10
1.2.3 개체 분류 = 10
1.3 다변량 분석 맛보기 =...
목차 전체
목차
제1장 다변량 분석이란 = 1
1.1 데이터 = 4
1.1.1 데이터 행렬 = 4
1.1.2 데이터 역사 = 6
1.1.3 변수의 종류 = 6
1.2 다변량 분석의 종류 = 8
1.2.1 종속 변수와 독립 변수 사이의 인과 관계 = 8
1.2.2 변수 축약 = 10
1.2.3 개체 분류 = 10
1.3 다변량 분석 맛보기 = 10
1.3.1 주성분 분석 = 11
1.3.2 요인 분석 = 11
1.3.3 판별 분석 = 12
1.3.4 군집 분석 = 12
1.3.5 다변량 분산 분석 = 13
1.3.6 정준 상관 분석 = 13
제2장 행렬 = 15
2.1 행렬 = 17
2.1.1 정의 = 17
2.1.2 특수한 행렬 = 17
2.2 기초 연산 = 20
2.2.1 동일 = 20
2.2.2 전치 = 20
2.2.3 대칭 행렬 = 21
2.2.4 합 연산 = 21
2.2.5 곱 연산 = 22
2.3 역 행렬 = 27
2.3.1 행렬식 = 27
2.3.2 역 행렬 = 29
2.4 고유치와 고유 벡터 = 31
2.4.1 구하기 = 31
2.4.2 평균 벡터 = 32
2.4.3 공분산 행렬과 상관 행렬 = 33
2.4.4 고유치의 기하학적 해석 = 33
2.5 SAS／IML 이용 = 35
제3장 다변량 분포 = 39
3.1 다변량 정규 분포 = 41
3.2 상관 계수 = 42
3.2.1 계산식 = 42
3.2.2 추정과 검정 = 44
3.2.3 상관 관계 의미 = 45
3.2.4 SAS 프로그램 = 46
3.3 상관 계수를 이용한 변수 분류 = 47
3.3.1 문제 제기 = 47
3.3.2 평균 이용 = 47
3.3.3 가중 평균 = 48
3.3.4 상관 계수 이용 = 49
3.4 다변량 데이터 그림 = 50
3.4.1 산점도 행렬 = 50
3.4.2 Bubble 그림 = 51
제4장 주성분 분석 = 55
4.1 맛보기 = 58
4.1.1 예제 = 58
4.1.2 주성분 분석 사용 = 59
4.2 주성분 구하기 = 60
4.2.1 주성분 정의 = 61
4.2.2 주성분 구하기 = 62
4.3 주성분 점수 및 이름 = 64
4.3.1 주성분 점수 = 64
4.3.2 주성분 부하 벡터 = 65
4.4 주성분 개수 = 66
4.4.1 총 변동 설명 비율 = 67
4.4.2 SCREE 그림 사용 = 68
4.5 상관 계수 행렬 = 68
4.6 예제 = 70
4.6.1 변수가 2개인 경우 = 70
4.6.2 공분산 행렬 사용 = 72
4.6.3 상관 행렬 사용 = 78
4.7 주성분 해석하기 = 80
4.7.1 주성분 이름 붙이기 = 80
4.7.2 주성분 계수 나타내기 = 82
4.7.3 주성분 점수 이용하기 = 84
4.8 주성분 분석 이용 = 90
4.9 주성분 분석 절차 = 95
제5장 요인 분석 = 101
5.1 개요 = 103
5.1.1 Spearman (1904) = 103
5.1.2 주성분 분석과 비교 = 105
5.2 요인 분석 모형 = 106
5.2.1 목적 = 106
5.2.2 모형 및 가정 = 107
5.2.3 모형 해석 = 108
5.3 요인 구하기 = 108
5.3.1 요인 방정식 풀기 = 108
5.3.2 해를 구하는 방법 = 109
5.4 맛보기 = 111
5.5 요인 개수 구하기 = 114
5.6 요인 회전 = 116
5.7 요인 분석 예제 = 117
5.7.1 자료 설명 = 117
5.7.2 SAS 프로그램 = 117
5.7.3 요인 개수 = 118
5.7.4 부하 값 = 119
5.7.5 공통성 = 120
5.7.6 변수 그룹 하기 = 121
5.7.7 부하 값 산점도 그리기 = 124
5.8 요인 점수 = 126
5.8.1 Bartlett's Method (Weighted Least Square Method) = 127
5.8.2 Thompson's Method (Regression Method) = 127
5.8.3 SAS 이용하기 = 127
5.9 Comment = 130
5.9.1 요인 개수 검정 = 130
5.9.2 상관 계수와 요인 분석 관계 = 131
5.10 설문 분석에 요인 분석 이용 = 133
5.10.1 예제 = 133
5.10.2 보고서 작성 = 136
5.10.3 문항 내적 일치도 = 137
5.10.4 부정 문항이 들어 있는 경우의 예 = 140
제6장 판별 분석 = 143
6.1 개요 = 145
6.1.1 군집 분석과 판별 분석 = 145
6.1.2 오분류 = 147
6.2 모집단이 두 개인 경우 = 148
6.2.1 판별 규칙 = 148
6.2.2 오분류 비율 추정 = 149
6.2.3 예제 = 151
6.3 알아 두기 = 161
6.3.1 오분류 결과 저장하기 = 161
6.3.2 오분류 비용 함수와 사전 확률 = 162
6.3.3 등분산 가정 검정하기 = 164
6.4 단계적 판별 분석 = 165
6.4.1 Forward 방법 = 165
6.4.2 Backward 방법 = 166
6.4.3 Stepwise 방법 = 166
6.4.4 변수 선택 시 주의점 = 167
6.4.5 변수 판별의 필요성 = 168
6.4.6 새로운 개체 분류하기 = 173
6.5 정준 판별 분석 = 173
6.5.1 제일 정준 함수 = 174
6.5.2 제이 정준 함수 = 174
6.5.3 차수 결정 = 175
6.5.4 예제 = 175
6.6 K Nearest Neighbor 판별 분석 = 180
6.6.1 예제 = 180
6.6.2 새로운 접근 방법 = 182
6.7 집단이 3개 이상인 경우 = 183
6.7.1 예제 자료 = 183
6.7.2 판별 분석 = 183
6.7.3 변수 선택 방법 = 185
6.8 로지스틱 판별 분석 = 186
6.8.1 모형 = 187
6.8.2 OLS 추정 문제점 = 189
6.8.3 로지스틱 회귀 분석 = 191
6.8.4 로지스틱 이용하여 판별하기 = 193
6.8.5 새로운 개체 판별 분석 = 198
6.8.6 로지스틱 판별 분석의 장점 = 200
제7장 군집 분석 = 205
7.1 유사성과 비 유사성 = 208
7.1.1 Euclidean 거리 = 208
7.1.2 표준화 Euclidean 거리 = 208
7.1.3 Mahalanobis 거리 = 208
7.2 군집 분석 방법 = 209
7.2.1 비계층적 방법 = 209
7.2.2 계층적 방법 = 209
7.3 군집 개수 = 211
7.3.1 계층적 나무 다이어그램 = 211
7.3.2 Pseudo Hotelling's 검정 = 212
7.3.3 CCC = 212
7.4 판별 분석과 군집 분석의 비교 = 213
7.5 예제 = 214
7.5.1 프로그램 = 214
7.5.2 출력 결과 = 215
7.5.3 개체 군집 과정 = 216
7.5.4 군집 개수 결정 = 216
7.5.5 Hierarchical Tree 다이어그램 = 218
7.5.6 개체 분류 결과 출력하기 = 218
7.5.7 군집 이름 부여하기 = 219
7.6 Faster Cluster 군집 분석 = 221
7.6.1 예제 자료 = 224
7.6.2 변수 표준화 = 224
7.6.3 주성분 분석 = 225
7.6.4 Fast clustering 군집 분석 = 227
7.6.5 다른 옵션 사용 1 = 229
7.6.6 다른 옵션 사용 2 = 230
7.7 다차원 척도법 = 231
7.7.1 개체간의 거리 측정 = 232
7.7.2 기본 알고리즘 = 234
7.7.3 예제1 = 235
7.7.4 예제2 = 238
7.7.5 예제3 = 240
제8장 정준 상관 분석 = 245
8.1 정준 변수 구하기 = 247
8.1.1 제일 정준 변수 = 247
8.1.2 제이 정준 변수 = 248
8.1.3 정준 상관 계수 개수 = 248
8.1.4 정준 상관 계수 검정 = 248
8.2 예제 = 249
8.2.1 프로그램 = 249
8.2.2 출력 결과 해석 = 251
제9장 다변량 분산 분석 = 259
9.1 일원 분산 분석 = 261
9.2 일원 다변량 분산 분석 = 263
9.2.1 예제 자료 = 263
9.2.2 모형 = 265
9.2.3 검정 = 265
9.2.4 SAS 결과 = 266
부록 = 269
제1장 다변량 분석이란 = 1
1.1 데이터 = 4
1.1.1 데이터 행렬 = 4
1.1.2 데이터 역사 = 6
1.1.3 변수의 종류 = 6
1.2 다변량 분석의 종류 = 8
1.2.1 종속 변수와 독립 변수 사이의 인과 관계 = 8
1.2.2 변수 축약 = 10
1.2.3 개체 분류 = 10
1.3 다변량 분석 맛보기 = 10
1.3.1 주성분 분석 = 11
1.3.2 요인 분석 = 11
1.3.3 판별 분석 = 12
1.3.4 군집 분석 = 12
1.3.5 다변량 분산 분석 = 13
1.3.6 정준 상관 분석 = 13
제2장 행렬 = 15
2.1 행렬 = 17
2.1.1 정의 = 17
2.1.2 특수한 행렬 = 17
2.2 기초 연산 = 20
2.2.1 동일 = 20
2.2.2 전치 = 20
2.2.3 대칭 행렬 = 21
2.2.4 합 연산 = 21
2.2.5 곱 연산 = 22
2.3 역 행렬 = 27
2.3.1 행렬식 = 27
2.3.2 역 행렬 = 29
2.4 고유치와 고유 벡터 = 31
2.4.1 구하기 = 31
2.4.2 평균 벡터 = 32
2.4.3 공분산 행렬과 상관 행렬 = 33
2.4.4 고유치의 기하학적 해석 = 33
2.5 SAS／IML 이용 = 35
제3장 다변량 분포 = 39
3.1 다변량 정규 분포 = 41
3.2 상관 계수 = 42
3.2.1 계산식 = 42
3.2.2 추정과 검정 = 44
3.2.3 상관 관계 의미 = 45
3.2.4 SAS 프로그램 = 46
3.3 상관 계수를 이용한 변수 분류 = 47
3.3.1 문제 제기 = 47
3.3.2 평균 이용 = 47
3.3.3 가중 평균 = 48
3.3.4 상관 계수 이용 = 49
3.4 다변량 데이터 그림 = 50
3.4.1 산점도 행렬 = 50
3.4.2 Bubble 그림 = 51
제4장 주성분 분석 = 55
4.1 맛보기 = 58
4.1.1 예제 = 58
4.1.2 주성분 분석 사용 = 59
4.2 주성분 구하기 = 60
4.2.1 주성분 정의 = 61
4.2.2 주성분 구하기 = 62
4.3 주성분 점수 및 이름 = 64
4.3.1 주성분 점수 = 64
4.3.2 주성분 부하 벡터 = 65
4.4 주성분 개수 = 66
4.4.1 총 변동 설명 비율 = 67
4.4.2 SCREE 그림 사용 = 68
4.5 상관 계수 행렬 = 68
4.6 예제 = 70
4.6.1 변수가 2개인 경우 = 70
4.6.2 공분산 행렬 사용 = 72
4.6.3 상관 행렬 사용 = 78
4.7 주성분 해석하기 = 80
4.7.1 주성분 이름 붙이기 = 80
4.7.2 주성분 계수 나타내기 = 82
4.7.3 주성분 점수 이용하기 = 84
4.8 주성분 분석 이용 = 90
4.9 주성분 분석 절차 = 95
제5장 요인 분석 = 101
5.1 개요 = 103
5.1.1 Spearman (1904) = 103
5.1.2 주성분 분석과 비교 = 105
5.2 요인 분석 모형 = 106
5.2.1 목적 = 106
5.2.2 모형 및 가정 = 107
5.2.3 모형 해석 = 108
5.3 요인 구하기 = 108
5.3.1 요인 방정식 풀기 = 108
5.3.2 해를 구하는 방법 = 109
5.4 맛보기 = 111
5.5 요인 개수 구하기 = 114
5.6 요인 회전 = 116
5.7 요인 분석 예제 = 117
5.7.1 자료 설명 = 117
5.7.2 SAS 프로그램 = 117
5.7.3 요인 개수 = 118
5.7.4 부하 값 = 119
5.7.5 공통성 = 120
5.7.6 변수 그룹 하기 = 121
5.7.7 부하 값 산점도 그리기 = 124
5.8 요인 점수 = 126
5.8.1 Bartlett's Method (Weighted Least Square Method) = 127
5.8.2 Thompson's Method (Regression Method) = 127
5.8.3 SAS 이용하기 = 127
5.9 Comment = 130
5.9.1 요인 개수 검정 = 130
5.9.2 상관 계수와 요인 분석 관계 = 131
5.10 설문 분석에 요인 분석 이용 = 133
5.10.1 예제 = 133
5.10.2 보고서 작성 = 136
5.10.3 문항 내적 일치도 = 137
5.10.4 부정 문항이 들어 있는 경우의 예 = 140
제6장 판별 분석 = 143
6.1 개요 = 145
6.1.1 군집 분석과 판별 분석 = 145
6.1.2 오분류 = 147
6.2 모집단이 두 개인 경우 = 148
6.2.1 판별 규칙 = 148
6.2.2 오분류 비율 추정 = 149
6.2.3 예제 = 151
6.3 알아 두기 = 161
6.3.1 오분류 결과 저장하기 = 161
6.3.2 오분류 비용 함수와 사전 확률 = 162
6.3.3 등분산 가정 검정하기 = 164
6.4 단계적 판별 분석 = 165
6.4.1 Forward 방법 = 165
6.4.2 Backward 방법 = 166
6.4.3 Stepwise 방법 = 166
6.4.4 변수 선택 시 주의점 = 167
6.4.5 변수 판별의 필요성 = 168
6.4.6 새로운 개체 분류하기 = 173
6.5 정준 판별 분석 = 173
6.5.1 제일 정준 함수 = 174
6.5.2 제이 정준 함수 = 174
6.5.3 차수 결정 = 175
6.5.4 예제 = 175
6.6 K Nearest Neighbor 판별 분석 = 180
6.6.1 예제 = 180
6.6.2 새로운 접근 방법 = 182
6.7 집단이 3개 이상인 경우 = 183
6.7.1 예제 자료 = 183
6.7.2 판별 분석 = 183
6.7.3 변수 선택 방법 = 185
6.8 로지스틱 판별 분석 = 186
6.8.1 모형 = 187
6.8.2 OLS 추정 문제점 = 189
6.8.3 로지스틱 회귀 분석 = 191
6.8.4 로지스틱 이용하여 판별하기 = 193
6.8.5 새로운 개체 판별 분석 = 198
6.8.6 로지스틱 판별 분석의 장점 = 200
제7장 군집 분석 = 205
7.1 유사성과 비 유사성 = 208
7.1.1 Euclidean 거리 = 208
7.1.2 표준화 Euclidean 거리 = 208
7.1.3 Mahalanobis 거리 = 208
7.2 군집 분석 방법 = 209
7.2.1 비계층적 방법 = 209
7.2.2 계층적 방법 = 209
7.3 군집 개수 = 211
7.3.1 계층적 나무 다이어그램 = 211
7.3.2 Pseudo Hotelling's 검정 = 212
7.3.3 CCC = 212
7.4 판별 분석과 군집 분석의 비교 = 213
7.5 예제 = 214
7.5.1 프로그램 = 214
7.5.2 출력 결과 = 215
7.5.3 개체 군집 과정 = 216
7.5.4 군집 개수 결정 = 216
7.5.5 Hierarchical Tree 다이어그램 = 218
7.5.6 개체 분류 결과 출력하기 = 218
7.5.7 군집 이름 부여하기 = 219
7.6 Faster Cluster 군집 분석 = 221
7.6.1 예제 자료 = 224
7.6.2 변수 표준화 = 224
7.6.3 주성분 분석 = 225
7.6.4 Fast clustering 군집 분석 = 227
7.6.5 다른 옵션 사용 1 = 229
7.6.6 다른 옵션 사용 2 = 230
7.7 다차원 척도법 = 231
7.7.1 개체간의 거리 측정 = 232
7.7.2 기본 알고리즘 = 234
7.7.3 예제1 = 235
7.7.4 예제2 = 238
7.7.5 예제3 = 240
제8장 정준 상관 분석 = 245
8.1 정준 변수 구하기 = 247
8.1.1 제일 정준 변수 = 247
8.1.2 제이 정준 변수 = 248
8.1.3 정준 상관 계수 개수 = 248
8.1.4 정준 상관 계수 검정 = 248
8.2 예제 = 249
8.2.1 프로그램 = 249
8.2.2 출력 결과 해석 = 251
제9장 다변량 분산 분석 = 259
9.1 일원 분산 분석 = 261
9.2 일원 다변량 분산 분석 = 263
9.2.1 예제 자료 = 263
9.2.2 모형 = 265
9.2.3 검정 = 265
9.2.4 SAS 결과 = 266
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