제1장 단순회귀모형

1.1 회귀분석이란

1.2 단순회귀모형

1.3 회귀선의 추정

1.4 단순회귀 분산분석표

1.5 단순회귀의 추정과 검정

1.6 가중회귀

1.7 분석 사례

제2장 중회귀모형

2.1 중회귀모형

2.2 중회귀모형의 추정

2.3 중회귀모형 분산분석표

2.4 표준화된 중회귀분석

2.5 추정과 검정

2.6 변수 추가

2.7 잔차의 검토

2.8 분석 사례

제3장 변수선택

3.1 변수선택과 다중공선성

3.2 다중공선성

3.3 변수선택

3.4 변수선택의 기준

3.5 변수선택의 방법

제4장 모형개발

4.1 다항회귀모형

4.2 가변수 회귀모형

제5장 자료의 진단

5.1 회귀진단이란

5.2 잔차분석

5.3 특이점

5.4 관측값의 영향

제6장 모형의 진단

6.1 모형진단이란

6.2 오차의 등분산성

6.3 회귀모형의 선형성

6.4 오차의 정규성

6.5 변수변환

제7장 일반화선형모형Ⅰ

7.1 일반화선형모형의 구성요소

7.2 이항자료에 대한 일반화선형모형의 설정과 분석

7.3 모수추정

7.4 모형진단

제8장 일반화선형모형Ⅱ

8.1 로지스틱회귀모형의 활용

8.2 로그선형모형의 구성과 적용

8.3 과대산포와 준가능도

김성수

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

강명욱

미국 University of Minnesota 통계학과, 수학과 졸업
미국 University of Minnesota 통계학과 (통계학석사, 통계학박사)
• 현재: 숙명여자대학교 이과대학 통계학과 교수

강위창

서울대학교 계산통계학과 졸업
서울대학교 대학원 통계학과 (이학석사, 이학박사)
• 현재: 대전대학교 디지털미래융합대학 빅데이터인공지능학과 교수