목차 일부
제1장 데이터의 정리
1.1 통계의 중요성
1.1.1 통계학의 역사 ... 1
1.1.2 통계의 중요성 ... 2
1.1.3 기술통계와 추측통계 ... 4
1.1.4 기업과 통계 ... 5
1.1.5 데이터형과 통계처리방식 ... 6
1.1.6 목적에 따른 데이터처리의 내용 ... 10
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제1장 데이터의 정리
1.1 통계의 중요성
1.1.1 통계학의 역사 ... 1
1.1.2 통계의 중요성 ... 2
1.1.3 기술통계와 추측통계 ... 4
1.1.4 기업과 통계 ... 5
1.1.5 데이터형과 통계처리방식 ... 6
1.1.6 목적에 따른 데이터처리의 내용 ... 10
1.2 통계그래프 ... 11
1.2.1 여러 가지 통계그래프 ... 11
1.2.2 그래프로 본 우리 사회 ... 15
1.3 도수분포 ... 20
1.3.1 도수분포표 ... 20
1.3.2 도수분포도 ... 25
1.3.3 줄기-잎 그림 ... 27
1.3.4 파레토그래프 ... 29
1.4 대표값 ... 33
1.4.1 산술평균 ... 33
1.4.2 기하평균 ... 40
1.4.3 조화평균 ... 43
1.4.4 중위수(메디안) ... 45
1.4.5 최빈수(모드) ... 49
1.5 대표값의 특성 ... 54
1.5.1 평균·중위수·최빈수의 의의 ... 54
1.5.2 대표값 사이의 관계 ... 57
1.6 여러 가지 지수 ... 59
1.6.1 비율 ... 59
1.6.2 Engel계수 ... 62
1.6.3 물가지수 ... 63
1.7 산포도 ... 67
1.7.1 산포도의 종류와 계산법 ... 67
1.7.2 분산과 표준편차 ... 74
1.7.3 분산의 간편산 ... 80
1.7.4 산포도 사이의 실험적 관계 ... 86
1.8 Chebyshev의 부등식 ... 87
1.8.1 Chebyshev의 부등식 ... 87
1.8.2 3σ의 정리 ... 88
1.9 기준치와 편차치 ... 90
1.9.1 기준치 ... 90
1.9.2 편차치 ... 92
1.10 모멘트, 왜도, 첨도 ... 94
1.10.1 모멘트 ... 94
1.10.2 왜도와 첨도 ... 98
1.11 상관계수 ... 105
1.11.1 상관관계 ... 105
1.11.2 상관계수 ... 106
1.11.3 상관표로 주어진 데이터의 상관계수 ... 113
1.11.4 표본상관계수 ... 117
1.11.5 상관관계의 벡터 표시 ... 118
1.11.6 Spearman의 순위상관계수 ... 121
1.11.7 Kendall의 순위상관계수 ... 122
1.11.8 일치계수 ... 125
1.12 회귀직선 ... 128
1.12.1 회귀직선 ... 128
1.12.2 추정치의 표준오차 ... 137
1.13 계열상관 ... 143
제2장 확률
2.1 순열과 조합 ... 145
2.1.1 경우의 수 ... 145
2.1.2 순열 ... 146
2.1.3 조합 ... 149
2.1.4 2항정리 ... 152
2.1.5 집합의 분할 ... 156
2.1.6 다항정리 ... 157
2.1.7 중복조합 ... 158
2.2 사상 ... 160
2.2.1 사상 ... 160
2.2.2 사상에 관한 연산 ... 163
2.3 확률의 정의 ... 166
2.3.1 수학적 확률 ... 166
2.3.2 통계적 확률 ... 168
2.3.3 기하학적 확률 ... 169
2.3.4 확률에 관한 공리 ... 171
2.4 확률의 덧셈정리 ... 177
2.4.1 덧셈정리 ... 177
2.4.2 덧셈정리의 여러 가지 변형 ... 182
2.5 확률의 곱셈정리 ... 186
2.5.1 조건부 확률 ... 186
2.5.2 독립사상의 확률 ... 196
2.5.3 수형도를 이용한 확률의 계산 ... 203
2.5.4 여러 가지 확률 문제 ... 207
2.5.5 점화식으로 나타내어지는 확률 ... 208
2.6 Bayes의 정리 ... 213
2.6.1 분할된 사상의 확률 ... 213
2.6.2 Bayes의 정리 ... 216
2.7 생활과 확률 ... 221
2.7.1 강수확률 ... 221
2.7.2 생명표 ... 222
제3장 확률분포
3.1 확률변수 ... 231
3.1.1 이산확률변수 ... 231
3.1.2 분포함수 ... 234
3.2 이산확률변수의 기대값과 분산 ... 239
3.2.1 기대값 ... 239
3.2.2 확률변수의 함수의 기대값 ... 241
3.2.3 복권의 기대금액 ... 242
3.2.4 분산 ... 244
3.3 연속확률변수의 기대값과 분산 ... 246
3.3.1 연속확률변수 ... 246
3.3.2 확률밀도함수와 분포함수 ... 246
3.3.3 기대값 ... 253
3.3.4 분산 ... 256
3.3.5 확률변수의 함수의 기대값 ... 259
3.3.6 대표값 및 왜도와 첨도 ... 260
3.3.7 연속변량에 관한 Chebyshev의 부등식 ... 265
3.4 모멘트 모함수, 특성함수, 확률모함수 ... 269
3.4.1 모멘트 모함수 ... 269
3.4.2 밀도함수의 Laplace 변환 ... 274
3.4.3 특성함수 ... 277
3.4.4 확률모함수 ... 281
3.5 2항분포 ... 284
3.5.1 Bernoulli 분포 ... 284
3.5.2 2항분포 ... 285
3.5.3 다항분포 ... 296
3.5.4 음의 2항분포 ... 298
3.5.5 비율에 관한 Chebyshev의 부등식 ... 300
3.6 Poisson 분포 ... 302
3.6.1 Poisson 분포 ... 302
3.6.2 Poisson 분포의 적용 ... 306
3.6.3 계승의 근사값 ... 309
3.7 초기하분포 ... 311
3.7.1 초기하분포 ... 311
3.7.2 초기하분포의 2항근사 ... 315
3.7.3 초기하분포의 확장 ... 316
3.7.4 기하분포 ... 317
3.8 균등분포 ... 319
3.8.1 균등분포 ... 319
3.8.2 균등분포의 응용 ... 322
3.9 정규분포 ... 324
3.9.1 정규분포 ... 324
3.9.2 정규분포의 유도 ... 327
3.9.3 표준정규분포 ... 330
3.9.4 2항분포의 정규근사 ... 338
3.9.5 정규분포의 적합 ... 347
3.9.6 불량률을 줄이는 방법 ... 353
3.10 지수분포 ... 356
3.10.1 지수분포 ... 356
3.10.2 지수분포의 응용 ... 358
3.10.3 지수분포의 성질 ... 359
3.11 확률변수의 변환 ... 362
3.11.1 선형변환인 경우 ... 362
3.11.2 밀도함수를 구하는 방법(1) ... 368
3.12 로그정규분포 ... 375
3.13 복합통계량의 분포 ... 378
3.13.1 최대요소의 분포(1) ... 378
3.13.2 최소요소의 분포(2) ... 379
3.13.3 범위의 분포(1) ... 380
3.14 순서 통계량 ... 382
3.14.1 순서 통계량 ... 382
3.14.2 최대요소의 분포(2) ... 386
3.14.3 최소요소의 분포(2) ... 387
3.14.4 범위의 분포(2) ... 388
제4장 다변량 확률분포
4.1 2변량 이산확률분포 ... 391
4.1.1 결합확률함수 ... 391
4.1.2 주변분포 ... 393
4.1.3 결합분포함수(1) ... 395
4.2 2변량 연속확률분포 ... 398
4.2.1 2변수의 확률밀도함수 ... 398
4.2.2 주변확률밀도함수 ... 403
4.2.3 주변분포함수 ... 405
4.2.4 결합분포함수(2) ... 406
4.2.5 2변량정규분포 ... 409
4.3 확률변수의 독립성과 조건부확률 ... 412
4.3.1 이산확률변수의 독립성 ... 412
4.3.2 연속확률변수의 독립성 ... 413
4.3.3 조건부분포 ... 416
4.4 확률변수의 합·차의 분포 ... 425
4.4.1 이산확률변수의 합·차의 확률분포 ... 425
4.4.2 정규분포의 합·차의 분포 ... 430
4.5 기대값 ... 433
4.5.1 이산확률변수의 합·차의 기대값 ... 433
4.5.2 이산확률변수의 합·차의 분산 ... 436
4.5.3 연속확률변수의 합·차 및 곱의 기대값 ... 439
4.5.4 연속확률변수의 합·차의 분산과 공분산 ... 441
4.5.5 여러 가지 분포의 기대값 ... 444
4.5.6 조건부기대값 ... 447
4.6 확률변수의 함수의 분포 ... 449
4.6.1 분포함수에 의한 방법 ... 449
4.6.2 밀도함수에 의한 방법 ... 455
4.7 3변량의 확률분포 ... 462
4.7.1 3변량의 분포 ... 462
4.7.2 주변분포, 결합분포, 결합밀도 ... 464
4.7.3 Jacobian에 의한 다변량분포의 변수 변환 ... 466
4.7.4 확률변수의 함수의 분포 ... 467
제5장 표본분포
5.1 모집단과 표본 ... 469
5.1.1 모집단과 표본추출 ... 469
5.1.2 복원추출에 따른 표본평균 ... 471
5.1.3 표본합의 분포의 보기 ... 472
5.2 표본평균의 평균과 분산 ... 475
5.2.1 유한모집단인 경우 ... 475
5.2.2 무한모집단인 경우 ... 482
5.3 중심극한정리 ... 484
5.3.1 중심극한정리 ... 484
5.3.2 표본평균의 분포 ... 486
5.3.3 표본합의 분포 ... 489
5.3.4 여러 가지 분포의 정규근사 ... 491
5.4 평균의 합·차의 분포 ... 496
5.4.1 평균의 합·차의 평균과 분산 ... 496
5.5 비율의 분포 ... 499
5.5.1 비율의 분포 ... 499
5.5.2 비율의 차의 분포 ... 502
5.5.3 표준오차 ... 503
5.6 대수의 법칙 ... 505
5.6.1 Bernoulli의 대수의 법칙 ... 505
5.6.2 대수의 강법칙 ... 506
5.7 χ²분포 ... 508
5.7.1 Gamma 분포 ... 508
5.7.2 χ²분포 분포표와 그래프 ... 513
5.7.3 χ²분포를 이루는 통계량 ... 514
5.8 t분포 ... 522
5.8.1 t분포 ... 522
5.8.2 t분포를 이루는 통계량 ... 528
5.9 Beta분포 ... 530
5.10 Weibull분포 ... 534
5.11 Erlang 분포 ... 539
5.12 Cauchy 분포 ... 541
5.13 F분포 ... 543
5.13.1 F분포의 도입 ... 543
5.13.2 F분포를 이루는 통계량 ... 545
5.14 Pearson계의 분포 ... 548
제6장 추정
6.1 점추정 ... 553
6.1.1 통계적 추정 ... 553
6.1.2 모수추정의 기준 ... 554
6.1.3 최우법 ... 568
6.1.4 Cramer-Rao의 부등식 ... 575
6.2 모평균의 구간추정 ... 582
6.2.1 구간추정 ... 582
6.2.2 정규분포를 이용한 모평균의 구간추정 ... 583
6.2.3 t분포를 이용한 모평균의 구간추정 ... 585
6.2.4 평균의 오차와 표본의 크기 ... 588
6.2.5 모평균의 차의 구간추정 ... 589
6.3 모비율의 구간추정 ... 595
6.3.1 모비율의 구간추정 ... 595
6.3.2 소표본에서 모비율의 구간추정 ... 600
6.3.3 모비율의 차의 구간추정 ... 604
6.3.4 표본수의 결정 ... 605
6.4 모분산의 구간추정 ... 608
6.4.1 모평균이 미지인 경우 ... 608
6.4.2 모평균이 기지인 경유 ... 609
6.4.3 분산비의 구간추정 ... 610
6.5 당선율의 추정 ... 613
6.5.1 표본조사 ... 613
6.5.2 14대 총선에서의 표본조사 ... 614
제7장 검정
7.1 통계적 가설검정의 개요 ... 617
7.1.1 통계적 가설검정 ... 617
7.1.2 가설의 기각과 채택 ... 619
7.1.3 검정의 일반적 수준 ... 622
7.1.4 검출력 ... 625
7.2 모평균의 검정 ... 629
7.2.1 모분산이 기지인 경우 ... 629
7.2.2 모분산이 미지인 경우 ... 630
7.2.3 모평균의 검정에서의 검출력 ... 634
7.2.4 표본평균의 검정에 관한 총괄 ... 639
7.3 평균값의 차의 검정 ... 642
7.3.1 모평균이 같은지의 검정 ... 642
7.3.2 모평균이 다른지의 검정 ... 644
7.3.3 양모분산이 미지이나, 등분산인 경우의 검정 ... 645
7.3.4 모분산이 다르고, 미지인 경우(Welch의 검정법)의 검정 ... 648
7.3.5 대응이 있는 경우의 검정 ... 651
7.3.6 일대 비교법 ... 653
7.3.7 모평균의 차의 검정의 총괄 ... 655
7.4 비율의 검정 ... 658
7.4.1 대표본에서 비율의 검정 ... 658
7.4.2 소표본의 비율의 검정 ... 663
7.4.3 비율의 차의 검정 ... 666
7.5 분산이 같은지의 검정 ... 669
7.5.1 모분산이 같은지의 검정 ... 669
7.5.2 2차 검정 ... 671
7.6 비율에 관한 χ²검정 ... 673
7.6.1 2항분포를 이루는 비율의 검정 ... 673
7.6.2 여러 개의 비율이 같은지의 검정 ... 676
7.7 분포의 적합도 검정 ... 680
7.7.1 Poisson 분포에 대한 적합도 검정 ... 680
7.7.2 정규분포에 대한 적합도 검정 ... 682
7.7.3 지수분포에 대한 적합도 검정 ... 683
7.8 독립성의 검정 ... 685
7.8.1 독립성 ... 685
7.8.2 독립성의 검정 ... 687
7.9 비모수 검정 ... 693
7.9.1 비모수 검정의 개요 ... 693
7.9.2 부호검정 ... 694
7.9.3 부호순위 검정 ... 696
7.10 순위합검정 ... 701
7.10.1 W검정 ... 701
7.10.2 U검정 ... 703
7.11 상관계수의 추정과 검정 ... 707
7.11.1 무상관의 검정 ... 707
7.11.2 순위상관계수의 검정 ... 708
7.11.3 일치성의 검정 ... 709
7.11.4 모상관계수의 구간추정과 검정 ... 710
7.11.5 양모집단의 상관계수의 차의 검정 ... 712
7.12 여러 가지 검정 ... 714
7.12.1 분포의 동일성의 검정(대응이 없는 경우) ... 714
7.12.2 분포의 동일성의 검정(대응이 있는 경우) ... 716
7.12.3 경향에 관한 검정 ... 718
7.12.4 표본의 임의성의 검정 ... 719
7.12.5 이상치(측정착오)의 검정 ... 721
제8장 분산분석법
8.1 실험계획 ... 723
8.1.1 실험에서의 유의사항 ... 723
8.1.2 실험오차의 감소방안 ... 725
8.2 1원분산분석 ... 727
8.2.1 인자와 수준 ... 727
8.2.2 1원분산분석법 ... 728
8.3 2원분산분석법 ... 739
8.3.1 데이터의 구조 ... 739
8.3.2 2원분산분석법 ... 741
8.4 3원분산분석 ... 747
8.5 Latin 방격법 ... 750
8.6 교호작용 ... 756
8.6.1 교호작용 ... 756
8.6.2 2인자의 교호작용 ... 760
8.6.3 2²형 직교표 ... 764
8.6.4 2³형 직교표 ... 766
8.6.5 3²형 직교표 ... 767
8.6.6 실험데이터의 분산분석 총괄 ... 769
제9장 품질관리
9.1 품질관리의 개요 ... 773
9.1.1 품질관리 ... 773
9.1.2 샘플링 검사 ... 775
9.2 검정특성곡선 ... 778
9.3 샘플링 검사 ... 782
9.3.1 1회 샘플링 검사 ... 782
9.3.2 샘플링 검사에서 합격판정기준표 ... 786
9.3.3 불량률을 줄이는 방법 ... 787
9.3.4 2회 샘플링 검사 ... 788
9.4 관리도 ... 793
9.4.1 관리도의 개요 ... 793
9.4.2 계량치의 관리도 ... 794
9.4.3 계수치의 관리도 ... 800
제10장 수요예측
10.1 예측 ... 805
10.1.1 수요예측 ... 805
10.1.2 예측의 수법 ... 806
10.1.3 변동의 종류 ... 808
10.1.4 경향변동과 계절변동 ... 809
10.2 경향선 ... 812
10.2.1 경향직선 ... 812
10.2.2 2차 및 3차곡선에 의한 예측 ... 816
10.3 이동평균법 ... 820
10.3.1 단순이동평균법 ... 820
10.3.2 이동평균법에 의한 경향선의 결정 ... 822
10.3.3 대이동평균법 ... 825
10.3.4 여러 가지 이동평균 ... 827
10.4 지수평활법 ... 828
10.4.1 1차 지수평활법 ... 828
10.4.2 2차 지수평활법 ... 831
10.5 자기회귀직선 ... 833
10.6 지수곡선에 의한 예측 ... 835
10.6.1 지수곡선의 결정 ... 835
10.6.2 2차의 지수곡선 ... 840
10.7 수정지수곡선에 의한 예측 ... 842
10.8 Logistic 곡선 ... 845
10.8.1 Logistic 곡선의 도입 ... 845
10.8.2 Logistic 곡선의 계수의 결정 ... 846
10.9 Gompertz곡선 ... 849
10.10 계량모델분석 ... 851
10.10.1 연립방정식 모델의 작성과 이용 ... 851
제11장 회귀분석과 상관분석
11.1 2변량데이터의 관계 ... 857
11.1.1 회귀분석과 상관분석의 차이점 ... 857
11.1.2 산포도 ... 858
11.2 회귀직선 ... 859
11.2.1 회귀직선 ... 859
11.2.2 회귀직선을 구하는 간편산 ... 864
11.2.3 추정오차 ... 866
11.2.4 회귀직선의 행렬 표시 ... 868
11.3 회귀곡선 ... 872
11.3.1 다항식에 의한 회귀곡선 ... 872
11.3.2 변수변환에 의한 회귀 ... 874
11.4 상관계수와 결정계수 ... 875
11.4.1 상관계수의 계산공식 ... 875
11.4.2 정리되지 않은 데이터의 결정계수 ... 877
11.4.3 상관표로 정리된 데이터의 결정계수 ... 883
11.4.4 곡선의 적합 ... 886
11.5 회귀직선의 검정 ... 891
11.6 회귀파라미터의 평균과 분산 ... 896
11.6.1 단순회귀에서 모집단 파라미터의 추정 ... 896
11.6.2 회귀파라미터 a, b의 평균 ... 898
11.6.3 회귀파라미터 a, b의 분산 ... 899
11.6.4 추정치 <?import namespace ... m ur
11.7 회귀파라미터 및 Y의 신뢰한계 ... 909
11.7.1 회귀파라미터의 최우추정치 ... 909
11.7.2 회귀파라미터의 신뢰구간 ... 911
11.7.3 y의 신뢰한계 ... 913
11.7.4 회귀파라미터의 검정 ... 919
제12장 표본조사
12.1 모집단과 표본 ... 921
12.1.1 모집단과 표본의 개념 ... 921
12.1.2 표본추출 ... 922
12.2 표본추출에서 유의사항 ... 924
12.2.1 전수조사 ... 924
12.2.2 표본조사 ... 924
12.3 표본추출법의 개요 ... 927
12.3.1 유의선출법 ... 927
12.3.2 랜덤(임의)추출법 ... 928
12.3.3 독립인 표본 ... 930
12.4 랜덤추출법 ... 935
12.4.1 단순랜덤추출법 ... 935
12.4.2 계통추출법 ... 936
12.4.3 지그재그 추출법 ... 937
12.4.4 표본추출에 관한 유의점 ... 937
12.5 층화추출법 ... 938
12.5.1 층화추출법 ... 938
12.5.2 모평균과 모분산의 추정 ... 940
12.5.3 층별의 효과 ... 944
12.5.4 최적표본추출법 ... 948
12.5.5 비례층화추출법 ... 954
12.6 집락추출법 ... 956
12.6.1 일단집락추출법 ... 956
12.6.2 2단집락추출법 ... 958
12.6.3 수도(물벼)의 생산량 조사 ... 960
12.7 여론조사방법 ... 962
12.7.1 조사실시방법 ... 962
12.7.2 여론조사에 유의할 점 ... 964
제13장 확률과정
13.1 Poisson 과정 ... 967
13.1.1 확률과정 ... 967
13.1.2 Poisson 과정 ... 968
13.2 출생과정과 출생사멸과정 ... 974
13.2.1 출생과정 ... 974
13.2.2 출생사멸과정 ... 977
13.3 Markov 연쇠 ... 980
13.3.1 Markov 연쇠 ... 980
13.3.2 추이확률행렬 ... 981
13.3.3 n단계 추이확률행렬 ... 984
13.4 Chapman-Kolmogorov 방정식 ... 987
13.5 고차 추이확률행렬 ... 991
13.6 정상분포와 극한분포 ... 994
13.6.1 극한확률 ... 994
13.6.2 정상분포 ... 997
13.6.3 정칙연쇠 ... 1002
13.7 상태의 분류 ... 1007
13.7.1 상태의 구분 ... 1007
13.7.2 확률계산에 의한 상태의 분류 ... 1010
13.8 흡수 Markov 연쇠 ... 1014
13.8.1 추이확률행렬의 표준형 ... 1014
13.8.2 흡수상태의 해석 ... 1016
13.9 Markov 연쇠의 응용 ... 1020
13.10 z변환에 의한 Markov 과정의 해석 ... 1028
13.10.1 z변환 ... 1028
13.10.2 z변환에 의한 Markov 과정의 해석 ... 1030
13.10.3 이익을 수반하는 Markov 과정 ... 1035
13.11 대기행렬 ... 1043
13.11.1 대기행렬문제 ... 1043
13.11.2 서비스시간의 분포 ... 1049
13.11.3 단일창구 대기행렬이론 ... 1051
13.11.4 대기시간의 분포 ... 1060
13.11.5 복수창구의 대기행렬이론 ... 1061
13.12 재생이론 ... 1069
13.12.1 재생이론(1) ... 1069
13.12.2 재생이론(2) ... 1072
13.12.3 재생방정식 ... 1076
제14장 시뮬레이션
14.1 시뮬레이션의 개요 ... 1081
14.1.1 시뮬레이션이란 ... 1081
14.1.2 난수 ... 1085
14.2 균등난수 발생법 ... 1093
14.2.1 제곱채중법 ... 1093
14.2.2 합동법 ... 1094
14.3 여러 가지 분포에 따른 난수발생법 ... 1097
14.3.1 임의구간에서의 균등난수 발생법 ... 1097
14.3.2 정규난수 발생법 ... 1098
14.3.3 지수난수 발생법 ... 1099
14.3.4 여러 가지 분포형 난수발생법 ... 1101
14.4 Monte-Carlo 법 ... 1105
14.4.1 Monte-Carlo 법 ... 1105
14.5 Hit-Miss 법 ... 1112
14.5.1 Hit-Miss 법에 의한 적분계산 ... 1112
14.6 시뮬레이션의 정도 ... 1116
제15장 중회귀분석
15.1 중회귀식 ... 1119
15.1.1 중회귀분석 ... 1119
15.1.2 중회귀식의 유도 ... 1120
15.1.3 표준편회귀계수 ... 1128
15.1.4 행렬에 의한 중회귀식 ... 1130
15.2 중결정계수 ... 1133
15.2.1 설명변수가 2개인 경우 ... 1133
15.2.2 설명변수가 3개인 경우 ... 1136
15.2.3 설명변수가 p(≥3)개인 경우 ... 1137
15.2.4 단상관계수와 결정계수의 관계 ... 1139
15.3 중상관계수 ... 1141
15.3.1 중상관계수 ... 1141
15.3.2 자유도 조정 결정계수와 상관계수 ... 1144
15.4 편상관계수 ... 1145
15.4.1 편회귀계수의 의미 ... 1145
15.4.2 편상관계수의 정의 ... 1146
15.5 중회귀의 검정과 추정 ... 1150
15.5.1 회귀평면둘레의 y의 분산 ... 1150
15.5.2 중회귀의 검정 ... 1153
제16장 주성분 분석
16.1 주성분 분석 ... 1161
16.1.1 주성분 분석 ... 1161
16.1.2 제1주성분 ... 1164
16.1.3 제2주성분 ... 1168
16.1.4 데이터의 표준화 ... 1172
16.1.5 기여율 ... 1177
16.2 다변량의 주성분 분석 ... 1181
16.2.1 분산·공분산행렬을 사용할 때 ... 1181
16.2.2 상관행렬을 사용할 때 ... 1187
제17장 판별분석
17.1 판별분석법 ... 1189
17.1.1 판별분석법 ... 1189
17.1.2 잘못 판별할 확률 ... 1192
17.1.3 3개 군에서의 판별분석법 ... 1193
17.2 선형판별함수 ... 1195
17.2.1 선형판별함수의 결정(1) ... 1195
17.2.2 선형판별함수의 결정(2) ... 1202
17.2.3 선형판별함수의 결정(3) ... 1204
17.2.4 판별정도(상관비) ... 1206
17.3 Mahalanobis의 범거리 ... 1208
17.3.1 1차원인 경우 ... 1208
17.3.2 2차원인 경우 ... 1209
17.3.3 Mahalanobis의 범거리에 의한 판별분석(1) ... 1211
17.3.4 Mahalanobis의 범거리에 의한 판별분석(2) ... 1213
제18장 인자분석
18.1 인자분석법 ... 1221
18.1.1 인자분석이란 ... 1221
18.1.2 득점의 구성(1) ... 1223
18.1.3 인자부하량 ... 1225
18.1.4 인자부하량의 계산법(1) ... 1227
18.2 공통인자가 둘인 경우 ... 1230
18.2.1 득점의 구성(2) ... 1230
18.2.2 인자부하량의 계산법(2) ... 1231
18.2.3 기여율 ... 1236
18.2.4 기여율에 관한 종합 ... 1238
제19장 크러스터분석
19.1 크러스터분석이란 ... 1239
19.1.1 크러스터분석 ... 1239
19.1.2 유사도를 측정하는 척도 ... 1240
19.2 크러스터 분석
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