목차

1. 자료의 정리(005)
가. 자료의 종류(005)
나. 질적 자료의 정리(007)
다. 양적 자료의 정리(009)
2. 추정과 가설검정(011)
가. 점 추정(011)
나. 구간 추정(013)
다. 가설 검정(015)
1. 분산분석(031)
가. 분산 분석을 이해하기 위한 기본 개념(031)
나. 일원배치법(033)
다. 이원배치법(042)
라. 반복이 있는 이원배치법(045)
1. 상관분석(061)
가. 산점도(PROC PLOT)(061)
나. 상관분석(PROC CORR)(065)
2. 회귀분석(070)
가. 단순 선형 회귀 분석(071)
나. 다중선형회비분석(087)
다. 회귀진단(097)
라. 가변수를 이용한 회귀분석(106)
마. 설명 변수의 선택(109)
제1장 시계열의 이해(123)
1. 시계열이란?(123)
2. 기계열의 변동요인과 모형(123)
3. 시계열 분석과 예측(127)
4. 시계열 분석을 위한 통계 페키지 프로그램(130)
제2장 시계열 자료의 회귀분석(131)
1. 서론(131)
2. 다항식 추세모형(132)
3. 사례분석(133)
제 3장 ARIMA모형에 의한 시계열 분석(174)
1. 모형 식별(174)
2. 모수 추정(195)
3. 모형 진단(203)
4. 시계열 예측(206)
5. 실제 자료의 분석 예제(208)
0. 서론(235)
1. 다변량 분석의 기초(237)
2. 상관분석(Correlation Analysis)(243)
가. 단순상관분석(Simple Correlation)(243)
나. 다중상관분석(Multiple Correlation)(248)
다. 정준상관분석(Canonical Correlation)(253)
3. 주성분 분석(Principal Componant Analysis)(260)
4. 요인분석(Factor Analysis)(269)
1. 기본운영 및 기초통계(003)
2. 분산분석(029)
3. 회귀분석(059)
4. 시계열분석(121)
5. 다변량분석(233)