CHAPTER 1 다변량 시각화
1.1 기술통계량 및 분할표
1.2 단변량 그래프
1.3 이변량 그래프
1.4 다차원 그래프

CHAPTER 2 주성분분석
2.1 주성분분석이란?
2.2 주성분분석 모형
2.3 표본상관행렬을 이용한 주성분분석
2.4 주성분 수의 결정
2.5 R을 이용한 주성분분석
2.6 파이썬을 이용한 주성분분석

CHAPTER 3 인자분석
3.1 인자분석이란?
3.2 주성분분석과 인자분석
3.3 인자분석모형
3.4 인자모형 추정
3.5 인자의 수와 인자부하값의 유의성
3.6 인자회전
3.7 인자점수
3.8 R을 이용한 인자분석
3.9 파이썬을 이용한 인자분석

CHAPTER 4 군집분석
4.1 군집분석이란?
4.2 유사성 측도
4.3 계층적 군집분석
4.4 비계층적 군집분석
4.5 R을 이용한 군집분석 사례(1)
4.6 R을 이용한 군집분석 사례(2)
4.7 파이썬을 이용한 군집분석

CHAPTER 5 다차원척도법(MDS)
5.1 MDS란?
5.2 MDS 분석과정
5.3 비유사성(거리)의 측정
5.4 MDS 분석
5.5 R을 이용한 MDS 분석
5.6 파이썬을 이용한 MDS 분석

CHAPTER 6 정준상관분석
6.1 정준상관분석이란?
6.2 정준상관분석모형
6.3 정준상관분석 과정
6.4 R을 이용한 정준상관분석
6.5 파이썬을 이용한 정준상관분석

CHAPTER 7 판별분석
7.1 판별분석 개요
7.2 Fisher의 판별분석모형
7.3 선형판별분석
7.4 판별함수모형 평가
7.5 판별변수 선택
7.6 판별분석 과정
7.7 R을 이용한 선형판별분석
7.8 파이썬을 이용한 선형판별분석

CHAPTER 8 로지스틱 회귀분석
8.1 로지스틱 회귀모형의 이해
8.2 로지스틱 함수
8.3 R을 이용한 로지스틱 회귀분석
8.4 파이썬을 이용한 로지스틱 회귀분석

CHAPTER 9 나무모형
9.1 나무모형이란?
9.2 나무모형 분할방법
9.3 나무모형 크기 결정
9.4 R을 이용한 나무모형 분석
9.5 R을 이용한 회귀나무모형 분석
9.6 파이썬을 이용한 나무모형 분석

참고문헌

김성수 (집필)

서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사)
서울대학교 대학원 계산통계학과(이학석사, 이학박사)
한국통신 연구개발단 전임연구원
전북대학교 자연과학대학 통계학과 조교수
•현재: 한국방송통신대학교 자연과학대학 통계․데이터과학과 교수

김현중 (집필)

연세대학교 상경대학 응용통계학과(경제학사)
연세대학교 대학원 응용통계학과(경제학석사)
미국 University of Wisconsin–Madison 통계학과(통계학박사)
미국 University of Tennessee 통계학과 조교수
•현재: 연세대학교 상경대학 응용통계학과 교수

정성석 (집필)

서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사)
서울대학교 대학원 계산통계학과(이학석사, 이학박사)
•현재: 전북대학교 자연과학대학 통계학과 교수

이용구 (집필)

고려대학교 정경대학 경제학과(경제학사)
미국 University of Minnesota 통계학과(통계학석사, 통계학박사)
중앙대학교 경영경제대학 응용통계학과 교수
•현재: 중앙대학교 경영경제대학 응용통계학과 명예교수

• 포함 : 워크북 2022년01월25일 발행
• ISBN : 9788920041044 [93310]
• 쪽수 : 348쪽
• 규격 : 사륙배판
• 인쇄 : 초판