1. 들어가며
1.1 서론
1.2 R의 모형식 표현
1.3 모형 평가
1.3.1 최적의 부분 회귀모형의 선택 기준
1.3.2 정보기준과 PRESS
1.3.3 교차타당법
1.3.4 데이터마이닝에서의 모형 평가
2. 결측값 대치와 데이터 변환
2.1 서론
2.2 결측값 대치
2.3 데이터 변환
2.3.1 선형화 변환
2.3.2 박스-콕스 변환
2.3.3 비율자료에 대한 변환
2.3.4* 반응변수의 변환: 역반응 그림
3. 상관분석과 시각화
3.1 서론
3.2 상관계수
3.4 R을 이용한 시각화
4. 다중선형회귀와 관련 주제
4.1 서론
4.2 다중선형회귀
4.2.1 다중선형회귀의 원리
4.2.2 다중상관계수
4.3 변수선택법
4.4 여러가지(제 1, 2, 3종) 제곱합
4.5 편상관계수와 부분상관계수
5. 다중공선성과 회귀진단
5.1 서론
5.2 다중공선성과 해결방법
5.2.1 다중공선성 문제
5.2.2 해결방법
5.3* 회귀진단
6. 능형회귀와 벌점회귀
6.1 서론
6.2 능형회귀
6.3 벌점회귀-능형, LASSO, Elastic Net 회귀
7. 로지스틱 회귀 1
7.1 서론
7.2 로지스틱 회귀
7.3 일반화선형모형
8. 로지스틱 회귀 2
8.1 서론
8.2 다범주 로짓 모형
8.3 순서형 로지스틱 회귀: 비례오즈모형
9. 가산회귀모형 1
9.1 서론
9.2 포아송 회귀와 음이항 회귀
9.3 영-과잉 회귀
1. 다변량 분석 기초
1.1 서론
1.2 거리와 산포
1.2.1 거리측도
1.2.2 일반화 분산과 총분산
1.3 공분산과 상관행렬
1.4 결측값 대치
2. R 기초 함수와 주요 행렬 이론
2.1 서론
2.2 R의 행렬 연산함수
2.3 행렬 기초 이론
2.3.1 고윳값과 고유벡터
2.3.2 고윳값분해
2.3.3 스펙트럼 분해
2.4 특잇값분해
2.4.1 서론
2.4.2 특잇값분해
2.4.3 SVD의 기하학적 의미
2.4.4 SVD의 변형과 활용
3. 다변향 정규분포와 응용
3.1 서론
3.2 다변량 정규분포와 관련 성질
3.2.1 다변량 정규분포
3.2.2 관련 성질
3.3 마할라노비스 제곱거리와 활용
3.4 정규화 변환: 박스-콕스 변환
4. 고전적 다변량 분석에 대한 가정 검토
4.1 서론
4.2 다변량 이상치 식별
4.3 다변량 정규성 검정
4.4 분산과 공분산의 동질성 검정
4.5 등-산포 변환
5. 다변량 자료의 시각화
5.1 서론
5.2 시계열 자료의 시각화
5.2.1 주요 R 함수 소개
5.2.2 3차원 산점도와 활용
6. 주성분분석
6.1 서론
6.2 주성분분석의 원리
6.3 PCA의 개념과 수리
7. 인자분석
7.1 서론
7.2 인자분석
7.3 다른 분석과의 비교
7.3.1 PCA 등과의 비교
7.3.2* 구조방정식 모형과의 비교
8. 판별분석
8.1 서론
8.2 판별분석의 개념
8.3 주요 판별분석
9. 군집분석 1
9.1 서론
9.2 계층적 군집
9.3 k-평균군집
9.4 k-대표개체(PAM) 군집
10. 군집분석 2
10.1 서론
10.2 혼합분포군집
10.3 밀도기반군집
1.1 서론
1.2 R의 모형식 표현
1.3 모형 평가
1.3.1 최적의 부분 회귀모형의 선택 기준
1.3.2 정보기준과 PRESS
1.3.3 교차타당법
1.3.4 데이터마이닝에서의 모형 평가
2. 결측값 대치와 데이터 변환
2.1 서론
2.2 결측값 대치
2.3 데이터 변환
2.3.1 선형화 변환
2.3.2 박스-콕스 변환
2.3.3 비율자료에 대한 변환
2.3.4* 반응변수의 변환: 역반응 그림
3. 상관분석과 시각화
3.1 서론
3.2 상관계수
3.4 R을 이용한 시각화
4. 다중선형회귀와 관련 주제
4.1 서론
4.2 다중선형회귀
4.2.1 다중선형회귀의 원리
4.2.2 다중상관계수
4.3 변수선택법
4.4 여러가지(제 1, 2, 3종) 제곱합
4.5 편상관계수와 부분상관계수
5. 다중공선성과 회귀진단
5.1 서론
5.2 다중공선성과 해결방법
5.2.1 다중공선성 문제
5.2.2 해결방법
5.3* 회귀진단
6. 능형회귀와 벌점회귀
6.1 서론
6.2 능형회귀
6.3 벌점회귀-능형, LASSO, Elastic Net 회귀
7. 로지스틱 회귀 1
7.1 서론
7.2 로지스틱 회귀
7.3 일반화선형모형
8. 로지스틱 회귀 2
8.1 서론
8.2 다범주 로짓 모형
8.3 순서형 로지스틱 회귀: 비례오즈모형
9. 가산회귀모형 1
9.1 서론
9.2 포아송 회귀와 음이항 회귀
9.3 영-과잉 회귀
1. 다변량 분석 기초
1.1 서론
1.2 거리와 산포
1.2.1 거리측도
1.2.2 일반화 분산과 총분산
1.3 공분산과 상관행렬
1.4 결측값 대치
2. R 기초 함수와 주요 행렬 이론
2.1 서론
2.2 R의 행렬 연산함수
2.3 행렬 기초 이론
2.3.1 고윳값과 고유벡터
2.3.2 고윳값분해
2.3.3 스펙트럼 분해
2.4 특잇값분해
2.4.1 서론
2.4.2 특잇값분해
2.4.3 SVD의 기하학적 의미
2.4.4 SVD의 변형과 활용
3. 다변향 정규분포와 응용
3.1 서론
3.2 다변량 정규분포와 관련 성질
3.2.1 다변량 정규분포
3.2.2 관련 성질
3.3 마할라노비스 제곱거리와 활용
3.4 정규화 변환: 박스-콕스 변환
4. 고전적 다변량 분석에 대한 가정 검토
4.1 서론
4.2 다변량 이상치 식별
4.3 다변량 정규성 검정
4.4 분산과 공분산의 동질성 검정
4.5 등-산포 변환
5. 다변량 자료의 시각화
5.1 서론
5.2 시계열 자료의 시각화
5.2.1 주요 R 함수 소개
5.2.2 3차원 산점도와 활용
6. 주성분분석
6.1 서론
6.2 주성분분석의 원리
6.3 PCA의 개념과 수리
7. 인자분석
7.1 서론
7.2 인자분석
7.3 다른 분석과의 비교
7.3.1 PCA 등과의 비교
7.3.2* 구조방정식 모형과의 비교
8. 판별분석
8.1 서론
8.2 판별분석의 개념
8.3 주요 판별분석
9. 군집분석 1
9.1 서론
9.2 계층적 군집
9.3 k-평균군집
9.4 k-대표개체(PAM) 군집
10. 군집분석 2
10.1 서론
10.2 혼합분포군집
10.3 밀도기반군집