빅데이터와 인공지능 시대에서는 자연과학, 인문, 사회과학의 복잡한 현상을 설명하고 예측하기 위해서는 매우 많은 개체와 변수들에 의해서 측정한 고차원(high dimension)의 다변량 자료(multivariate data)의 이해와 필요성이 요구된다. 과 함께하는 다변량자료분석>은 다변량 자료로부터 정보를 얻고 이를 수치적으로 시각적으로 보여줄 다양한 다변량 통계분석 기법과 이를 도와 줄 도구로 최근 각광을 받고 있는 R의 활용을 포함하고 있다.

 

이 책에는 다변량 통계적분석 기법에 관하여 1장 다변량 자료분석에서 10장 형상분석까지 구성되어 있다. 특히, 다변량 자료의 변수와 개체의 유사성과 군집 정보를 얻기 위한 관점에서 저자의 주관적 기준으로 분류해 보면 다음과 같다.

 

- 변수들의 정보를 위한 기법 :

- 주성분분석 Principal Component Analysis

- 인자분석 Factor Analysis

- 정준상관분석 Canonical Correlation Analysis

 

- 개체들의 정보를 위한 기법 :

- 판별분석과 분류나무 Discriminant Analysis and Classification Tree

- 군집분석 Cluster Analysis

- 다차원척도법 Multidimensional Scaling

 

- 시각적 정보를 위한 기법 :

- 행렬도 Biplot

- 대응분석 Correspondence Analysis

- 형상분석 Shape Analysis

 

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2017년 2월

부산대학교 통계학과 연구실 208호(4.19혁명 기념일에 출판사로 원고를 넘김)

최용석 드림.