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(2025.09) R과 Python 함께하는 데이터사이언스을 위한 통계학과 응용}

최용석 — 2023-11-29 14:45:31.66

머 리 말 통계학 수준에서 자료를 활용하여 한 집단, 두 집단, 여러 집단 간의 비교 검정은 기본적이면서 매우 중요한 역할을 한다. 과 Python 함께하는 데이터사이언스를 위한 통계학과 응용 은 데이터사이언스에서 필요한 통계학의 기초 지식을 제공한다. 더불어 통계 사용자에게 잘 알려진 R과 최근 소프트웨어 개발자에 의해서 사용 빈도가 높아진 Python을 활용하고 있으며 이들은 데이터사이언스에서 활발히 사용되는 소프트웨어로 자리 매김하고 있다. 각 장별로 R이 다양한 보기의 자료에 대한 통계처리를 하며 이에 대응하여 각

(2023.10) R, SAS, SPSS 함께하는 범주형 자료의 시각화 - 대응분석 -}

최용석 — 2023-08-24 14:26:03.163

머리말 One picture is worth ten thousand words. Fred R.(8, December 1921) 대응분석(correspondence analysis)은 범주형 자료(categorical data)에서 분할표로 구성 가능한 자료의 행(row)과 열(column)을 저차원 공간상의 점들로 동시에 나타내어 그들의 관계를 탐구하려는 탐색적 자료분석 기법이다.

(2023.04)4차 산업에서 재료와 표준}

최용석 — 2023-04-13 09:25:01.653

이 책은 4차 산업 시대에서 새롭게 요구되는 재료개발 패러다임에 발맞춰, 빅데이터, 머신러닝 등을 활용한 첨단소재 개발에 대한비전을 제시한다. 재료공학도로서 갖추어야 할 재료에 대한 지식을 습득하고, 4차 산업 시대에서 산업 간 융합의 핵심이 되는 표준에 대하여 배울 수 있다. 재료와 표준에 대한 이해를 바탕으로 첨단소재의 글로벌화 전략으로 표준(국제/국가/단체/기업)을 이해하고, 중요성을 인식할 수 있다. 4차 산업 핵심 기술인 ICT 반도체, 스마트센서, 수소생산, 3D 프린팅 등의 첨단소재에 대한 지식을 습득하고, 이에 대한

(2022.08)범주형 자료분석 개론: SAS 및 R의 응용 및 해석:첨부파일(R-code&SAS_PGM)}

최용석 — 2022-09-14 14:05:24.52

2002년에 출간된「범주형 자료분석 개론: SAS의 응용 및 해석」이래에 독 자 여러분의 많은 관심과 충고 속에 교정과 보완 과정을 거쳐 이번에 「범주형 자료분석 개론: SAS 및 R의 응용 및 해석으로 새롭게 선보이게 되었다. 범주형 자료분석은 최근 다양한 학문 분야에서 널리 사 용되는 학문으로서, 특히 사회과학, 행동과학, 생의학, 공중보건, 경영학, 교육 학, 생물학 등의 여러 응용 분야에서 범주반응 모형을 통한 분석에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 이번 제3판에서는 통계 프로그램인 SAS와 R을 활용하여 범주형 자료분석

R과 함께하는 인과모형의 이해와 응용 - 구조방정식모형-(2021.09): 첨부파일(R-codes)}

최용석 — 2021-07-30 11:30:57.25

머리말 All models are wrong, but some are useful. George Box (1919 ~ 2013) 인과모형분석(causal model analysis)은 사회과학과 자연과학에서 여러 변수들 사이의 인과관계를 밝히는 다양한 모형에 대한 분석이다. 이들 모형에는 잘 알려진 회귀모형(단순, 다중, 다변량), 공분산분석모형(ANCOVA model), 확증적 인자분석모형(confirmatory factor

R과 함께하는 다변량 통계적 형상분석(2021.02):첨부파일(R-codes-ShapeAnalysis.zip: R-코드 및 자료)}

최용석 — 2020-12-22 13:48:09.967

머리말 형상분석(shape analysis)은 기하적 공간상에서 형상점(landmarks)에 의해 나타낸 개체(objets)들의 형상(shape)을 측정하고, 기술하며 비교하려는 분석 방법이다. 국내에서 잘 알려지지 않은 형상분석은 의학, 생물학, 정보기술, 유전학, 인류학, 고고학, 농업 등 다양한 분야에서 응용되며 이미지분석, 자동인식 등의 기술에서 활용되어 질 수 있는 아주 유용한 분석으로 알려져 있다. 이번 신작 과 함께하는 다변량 통계적 형상분석 는 영국 리즈대학 방문 연구 결과물로 출간한 최용석·현기홍

R과 함께하는 다변량 자료분석을 위한 추정과 검정(2019.11): 첨부파일(R-codes-MET)}

최용석 — 2019-10-16 13:47:06.457

머리말다변량 통계학에서 추정과 검정에 관한 이론은 다변량 정규분포를 바탕으로 일변량 통계학과는 다른 호텔링(Hoteling)-T^2 분포, 위샤트(Wishart)분포 또는 U-분포를 따르는 윌크스(Wilks) 등과 같이 다소 복잡한 통계량에 바탕을 둔다.《R과 함께하는 다변량 자료분석을 위한 추정과 검정》은 Srivastava(2002)의 Method of Multivariate Statistics, John Wiley Sons, INC.에서 1장∼7장을 주되게 참고하였다.이 책은 현재 대학원 과정에서 한 학기용으로 사용하고

R과 함께하는 의학통계 : 치의학을 위한 통계적 방법과 응용(2018.09)}

최용석 — 2018-07-25 16:48:41.8

머 리 말 치의학에서 자료를 활용하여 연구 보고서나 논문을 작성할 때 통계학은 매우 중요한 역할을 한다. 과 함께하는 의학통계 : 치의학을 위한 통계적 방법과 응용 은 치의학 현장에서 환자를 대상으로 얻어진 실제 자료부터 정보를 얻고 비교 연구를 통해 원인을 규명할 다양한 기초 통계분석 기법을 소개하고 있다. 더불어 빅데이터 시대에 각광 받고 있는 오픈 소스 형태의 R의 활용을 위해 R-코드 실습을 각 장에서 제공하고 있다. 이 책에는 일반 기초 통계학 관련 책에서는 잘 다루지 않는 · 일반화 선형모형: 다중 회귀분

R과 함께하는 다변량자료분석(2018.03)}

최용석 — 2017-04-19 00:00:00.0

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 형상분석

논문작성을 위한 스포츠 데이터분석 - 한글 SPSSWIN 적용 - (2017.04)}

최용석 — 2017-04-19 00:00:00.0

스포츠에서 데이터분석 또는 통계처릴의 필요성은 어제, 오늘 일이 아니라는 것은 체육 또는 스포츠를 전공하노 관련된 분야서 종사하는 많은 사람들은 알고 있을 것이다. 그러나 기본적인 수리적인 사고를 필요로 하지만 통계적인 결과를 얻는데 그 과정이 쉽지않아 대부분 포기 또는 데이터분석가 또는 통계처리를 하는 곳에 부탁하여 처리한다. 본 교재는 일반적으로 데이터분석 및 통계처리에 많이 사용되고 있는 SPSS(Stistical package for the Social Scienes)를 이용하여 기초부터 최종결과를 논문형식 결과표와 해석까지

R과 함께하는 통계학의 이해(2014.9)}

최용석 — 2014-09-19 00:00:00.0

통계학 (Statistics) 은 불확실하고 잘 알려져 있지 않은 사실과 대상에 대한 통계정보를 얻기 위해 이와 관련된 자료 (data) 를 수집하고 , 그 자료를 요약 정리하여 해석하며 , 의사결정을 위한 결론이나 일반성 등을 이끌어내는 데 필요한 이론과 방법을 과학적으로 제시하여 주는 학문이다 . 본 교재는 시중에 많은 통계학 입문 수준의 내용과 유사하지만 [ 보기 ] 를 통하여 실제 문제를 이

다차원척도법의 산책(2014.02)}

최용석 — 2014-06-03 00:00:00.0

다차원척도법(MDS: multidimensional scaling)이란 다차원 공간에서 개체 간의 거리를 나타내는 자료로부터 그들의 유사성 또는 비유사성을 저차원 공간에기하적으로 나타내어 그들의 관계를 탐색적으로 살펴보는 다변량 그래프적 기법이다. 1950년 이후 60년 이상의 역사를 갖고 있는 이 기법은 정치학, 경제학, 심리학, 사회학, 지리학, 교육학 등 여러 분야에 걸쳐 다양하게 응용되고있다. 1장: 다차원척도법의 정의와 사례를 제시하고 역사적 배경과 이론적 배경을살펴본다. SAS/MDS를 활용한 사례분석은 다차원척도법의 개

행렬도 분석(2013.08)}

관리자 — 2014-06-03 00:00:00.0

1999년에는 행렬도를 위한 SAS/IML 프로그램을 추가하여 저서로서 처녀작인 행렬도의 이해와 응용 을 선보였다. 이어 2006년에 행렬도에 관한 두 번째 저 서인 행렬도 분석 을 발표하였는데, 본 책은 행렬도의 대수적이고 수리적인 면 을 보완하고 한층 응용성을 높여 최근까지 대학원 교재로 활용되어 왔다. 그러 나 비선형(nonlinear) 행렬도를 포함하여 대부분이 개념상 이해하기가 쉽지 않 았다.세 번째 저서인 에서는 전작의 이러한 문제점을 보완하여 비선형과 일반화 행렬도를 다소 쉽게 접근하도록 노력하였다. 1장 행렬도의

통계상담 -개정판-(2012.05)}

관리자 — 2014-06-03 00:00:00.0

새천년 새봄에 출간한 통계상담(statistical consulting)의 개정판은 초판이 나온 후 11년간 학부 및 대학원 과정의 상담교육과 상담실 운영의 경험과 우리의 통계상담 환경과 다른 미국 대학 내의 통계상담 서비스와 보상(compensation)에 대하여 추가 논의 하였습니다. 주로 부산대학교와 고려대학교의 상담실 운영을 중심으로 설명하고 있지만 동시에 국내 몇몇 대학의 통계상담실 공식 사이트를 통해 제공되는 상담실 운영과 상담절차 등의 정보를 비교차원에서 보여주고 있습니다. 더불어 2012년 방문교수로 머문 아이오와 주

범주형자료분석-SAS의 응용 및 해석-제2판 (2009.07)}

관리자 — 2014-06-03 00:00:00.0

개정판에서는 일부내용의 추가,보완을 통하여 초판의 학부 강의용 입문서 성격을 탈피하고 좀 더 복잡한 통계적모형을 필용로 하는 대학원생니아 연구자들의 요구에 부응하도록 하였다. 본 교재에서는 복잡한 수리적 이론은 가능한 생략한 대신에 보기으 이뇽 자료를 통하여 SAS 프로그램을 제시하고 출력결과에 대해 자세한 해석을 덧붙임으로써 독자 스스로 다양한 통계적 절차를 활용할 수 있도록 하였다. 1장 서론/ 2장 이원분할표/ 3장 삼원분할표/ 4장 일반화선형모형/ 5장 로지스틱회귀/ 6장 분할표의 로그선형모형 / 7장 로짓과 로그선형모형의

행렬도 분석(2006.12)}

관리자 — 2014-06-03 00:00:00.0

행렬도에 관한 처녀작인 행렬도의 이해와 응용 을 보완하고 MANOVA 행렬도, MANCOVA 행렬도 그리고 로지스틱 회귀모형 진단 행렬도, 정준상관분석에서 행렬도의 활용 등 그동안 본인과 다른 학자들의 연구결과를 추가하여 소개하고 미처 정리하지 못했던 내용을 포함하고 있다. 그리고 저자의 주관적인 판단으로 기존의 행렬도를 다변량 자료분석 기법의 분류 관점에서 R-기법 행렬도와 Q-기법 행렬도로 다시 분류하는 시도를 하였다. 1장 행렬도의 이해/ 2장 R-기법 행렬도 /3장 Q-기법 행렬도 4장 모형 진단 행렬도/ 5장 다변량 선형

통계적 형상분석의 이해와 응용 -프로크러스티즈 분석의 저항 버전 연구 및 개발-(2005.12)}

관리자 — 2014-06-03 00:00:00.0

형상분석 (shape analysis)은 기하적 공간상에서 형상점 (landmarks)에 의해 나타낸 개체 (objets)들의 형상 (shape)을 측정하고, 기술하며 비교하려는 분석 방법이다. 이는 의학, 생물학, 정보기술, 유전학, 인류학, 고고학, 농업 등 다양한 분야에서 응용되며 이미지분석, 자동인식 등의 기술에서 활용되어 질 수 있는 아주 유용한 분석으로 알려져 있다. 제1부 통계적 형상분석1장 형상분석의 이해 / 2장 프로크러스티즈 분석 / 3장 형상분석에서 주성분분석의 활용 제2부 저항성 형상분석4장 저항성 형상분석의

SAS를 활용한 다변량 분석 기법과 응용}

관리자 — 2013-12-18 00:00:00.0

자연과학, 의학, 경제학, 경영학, 교육학등 여러분야에서 관심이 되는 현상을 설명하기 위해 하나의 측정변수에 의해서 결과를 관찰할 수도 있지만 대부분 많은 변수에 다양한 분석관점에서 많은 개체에 관한 자료를 수집한다. 이러한 자료를 다변량자료라하며 이에 대한 분석기법을 다변량분석(multivariate analysis)이라 한다. 이를 위한 분석기법은 대부분 복잡한 대수적기하적인 성질을 가지고 있다. 따라서 복잡하고 힘든 계산이 요구되므로 이를 극복하기 위하여 SAS에서 제공하는 다변량자료분석기법의 응용에 관심을 두었다. 1

SAS를 활용한 응용 다변량 자료분석}

관리자 — 2013-12-18 00:00:00.0

정오표(2001. 7. 20) 다변량자료분석(multivariate data analysis)란 여러 분야에서 관심이 되는 현상을 설명하기 위하여 여러 개의 개체와 변수들로 측정된 다변량 자료에 대한 분석을 일컫는다. 이를 위한 분석기법은 일변량 또는 이변량 자료에 대한 분석기법의 개념을 그대로 응용하는 경우도 있지만 대부분 복잡한 대수적기하적인 성질을 가지고 있다. 따라서 복잡하고 힘든 계산이 요구되므로 이를 극복하기 위하여 이 책에서는 SAS에서 다양하게 제공되는 다변량자료분석기법의 응용에 관심을 두었다. 더불어

LISREL을 활용한 인과모형의 이해와 응용}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

인과모형(causal model)은 사회과학 등 여러분야에서 2개 이상의 원인과 결과에 의해서 구성되는 상황에서 이들 간의 인과관계를 밝히는 다변량 통계적 기법이다. 이 기법은 단순한 회귀분석에서 시작하여 복잡한 경로분석과 구조방정식 모형 등 다양하고 폭 넓게 응용된다. 특히 이들 기법은 대수적수리적 계산이 많이 요구되며 이를 위해서 LISREL(버전 8.30)이라는 패키지가 있다. 이 책에서는 인과모형과 관련된 수리적인 전개는 가급적 생략하고 다양한 예제를 통하여 인과모형에 대한 개념과 응용을 익히는 데 주안점을 두

SAS를 활용한 전산통계}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

이 책은 전문대학생들이 통계학을 응용하여 그들의 전공 영역에서 주어진 자료를 분석하고 해석하는 데 필요한 기존 이론을 가급적 수리적인 부분을 줄이고 보기를 통하여 이해할 수 있도록 하고 있다. 통계분석방법을 실제에 응용하기 위해서는 컴퓨터의 활용이 필수적 이므로 이 책에서는 각 장의 마지막 절에 통계 패키지인 SAS를 활용하여 독자가 통계분석을 수행할 수 있는 능력을 배양하도록구성하고 있다. 특히 프로그램과 수행결과에 대한 자세한 해석을 수록하여 이해를 높히고자 하였다. 김종건, 백형구, 최용석, 하대연 (2000년

통계상담(Satistical Consulting)}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

통계상담(statistical consulting)은 통계전문가와 현업연구자와의 커뮤니케이션이다. 현업연구자는 실제 통계적 문제에 당면해 있으나 적절한 도구와 기술이 부족하다. 이런 경우, 전문가의 도움은 효율적인 문제해결(problem solving)에 매우 요긴하다.이 책은 고려대학교와 부산대학교에서 정착된 통계상담 교과의 정형을 보여준다. 두 대학이 다른 대학과 유별나게 다르지 않으므로 다른 대학에서도 비슷한 스타일의 교과 운영이 가능할 것이다.이 책은 저자 1인(허명회)이 1993년 펴낸 통계상담의 이해 를

SAS를 활용한 범주형 자료분석}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

본 교재는 범주형 자료분석에서 가장 중요한 통계적 방법들을 소개한다. 카이제곱검정과 연관성측도뿐만 아니라 로지스틱회귀모형과 로그선형모형을 특히 강조하여 설명한다.복잡한 수리적인 절차는 가능한 생략하고 사례에서 주어진 자료를 이용하여 수강자가 직접 통계절차를 활용할 수 있도록 SAS 프로그램을 병행하였으며 출력 결과의 해석을 통해 이해에 도움이 되도록 하였다.범주형자료분석을 처음 접하는 수강자를 위한 입문서이지만 범주형반응자료를 많이 다루는 사회과학, 행동과학, 생의학, 공중보건, 교육학, 생물학 등의 연구자들에게 실질

행렬도의 이해와 응용}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

행렬도(biplot)는 이원표 자료행렬의 행과 열을 그래프에 동시에 나타내어 이들의 관계를 살피려는 다변량 그래프적 분석 기법이다. 최근 여러분야에서 행렬도의 활용과 응용에 대한 많은 작업이 있어 왔다 . 예를 들자면 중앙의 4대 일간지 매출액의 경향성, 유럽 25개국의 단백질 섭취원의 분류, 유장단백질농축물 겔 시스템의 설명변수와 반응변수의 관계를 행렬도를 통하여 탐색하고 있다. 저자는 1991년 행렬도의 로버스트 버젼을 연구하면서 행렬도의 다양한 면을 보았엇다. 국내에선 저자가 처음으로 1922년에 "주성분 BIP

통계학 -이론과 응용-}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

이 책은 부산대학교 통계학과 교수 전원이 참여하여 만든 통계학 공부를 위한 입문서이며 한 학기 강의용으로 쓰여졌다. 이 교재는 전체적으로 세 가지 흐름을 가지고 잇다.첫째) 통계적 자료의 표현 방법과 통계학의 목적 등을 다룬다.둘째) 통계학 이론의 근거가 되는 확률과 확률분포를 소개하고 이를 이용한 추정과 검정문제를 다룬다.셋째) 자료들 사이의 관계나 자료의 생성 원인을 모형식으로 표현하는 회귀분석과 분산분석을 다룬다.최용석 외 6인(1998 금정산 기슭 효원벌에서) 서울:자유아카데미, 20000 원

SAS 다차원척도법}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

다차원척도법(MDS: multidimensional scaling)이란 다차원상의 개체간의 거리를 나타내는 자료로 부터 그들의 비유사성을 저차원의 공간에 기하적으로 나타내려는 다변량 그래프적 기법이다. 여러분야(정치학, 경제학, 심리학, 사회학, 지리학, 교육학 등)에 걸쳐 다양하게 응용되는 이 기법은 30년간(1950∼1980)의 역사를 갖고 있다. 이 책의 내용을 요약하면 다음과 같다.1장: 다차원척도법의 역사적 배경과 간단한 이론적 배경을 소개하고 있다. SAS/PROC MDS의 사례분석을 통해 다차원척도법의 개

SAS 대응분석}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

대응분석(correspondence analysis)은 분할표 자료의 행과 열을 저차원 공간상의 점들로 동시에 나타내어 그들의 대응관계를 탐구하려는 탐색적 자료분석기법이다. 이 기법은 사회학, 생태학, 심리학, 기상학, 교육학, 경제학, 지리학 등 여러 분야에 걸쳐 응용되고 있다. 이 책은 대응분석을 적용할 수 있는 다양한 자료를 연습문제에 넣어두어 여러 분야에서 참고할 수 있도록 하였다. 그리고 다변량자료분석을 배우는 대학원생 및 학부학생들에게 참고서적으로 권할만 하다. 비록 통계학을 전공하지 않는 대학원생들이나 연

SAS/PC의 길잡이}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

이 책은 그동안 독자들의 사랑을 받아온 "허명회, 최용석 외 2인(1987): SAS/PC를 위한 가이드"의 윈도우용 SAS를 위한 개정판이다. SAS를 처음 배우려는 사람들에게 적극 추천하고 싶은 가이드용 교재라 생각 된다. 이 책은 다음과 같이 3부로 되어 있다.부) SAS/PC의 기초를 다루고 있어 실제작업의 예를 통하여 쉽게 익히도록 되어 있다.부) SAS 관리시스템을 다루고 있다. 프로그램(PGM), 중간기록(LOG), 결과및 출력(OUTPUT) 윈도우를 다루고 있다.부) SAS/GRAPH, SAS/MACRO

로지스틱회귀와 응용 -SAS 예제와 해석 중심-}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

범주형 변수들간의 단순한 연관성 분석에서 한 단계 더 나아가 로지스틱회귀모형이나 또는 로그선형모형을 통해 변수들간의 관계를 분석하는 경향이 최근 들어 점점 확대되고 있다. 로지스틱회귀도 보통회귀분석과 동일한 목적이나 의도로 사용되며 전반적인 분석과정 또한 매우 유사하지만, 로짓함수를 통해 모형화하기 때문에 회귀계수의 추정이나 해석이 보통회귀와 달라진다. 회귀분석은 계산 절차가 복잡하기 때문에 통계소프트웨어의 사용이 필수적이다. 통계패키지 SAS의 경우 보통회귀분석에는 통상 PROC REG를 사용하고, 이항반응 로지스틱

범주형 자료분석 개론-SAS의 응용 및 해석-}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

이 번에 독자들에게 새로 선 보이는 「범주형 자료분석 개론 -SAS의 응용 및 해석-」은 「SAS를 활용한 범주형 자료분석」에 대한 개정판의 성격을 띠고 있다. 그 동안 교재에서 사용했던 통계패키지가 SAS 8.0에서 SAS 8.1로 버전업되었으며, 이에 따라 출력 결과물의 형태나 내용이 많이 달라졌기 때문에 개정판에서는 이런 변화된 부분을 대폭 수정·보완하였다. . 1장 서론 / 2장 이원분할표 / 3장 삼원분할표 4장 일반화선형모형 / 5장 로지스틱회귀 6장 분할표의 로그선형모형 7장 로짓과 로그선형모형의 구축과

SAS 데이터분석}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

통계 패키지 SAS를 활용하여 통계자료분석을 잘 수행할 수 있도록 모듈 형식으로 구성하였다. 모듈1 SAS 사용법 / 모듈2 SAS 프로그램의구성 모듈3 자료의 정리 및 도표화 모듈4 행렬과 선형방정식 모듈5 SAS/ASSISIT를 이용한 데이터 분석 모듈6 이산확률분포와 연속확률분포 모듈7 분할표자료의 분석 모듈8 상관분석과 회귀분석

실무자를 위한 MINITAB 다변량 분석}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

정오표(2001. 7. 12) 다변량 자료분석(multivariate analysis)이란 여러 분야의 실무에서 하나의 측정변수에 의해서 결과를 관찰 할 수도 있지만 대부분 여러 개의 개체와 변수들로 측정된 다변량 자료에 대한 분석을 일컫는다. 이를 위한 분석기법은 복잡한 대수적기하적인 성질을 가지고 있다. 이 책에서는 윈도우용 MINITAB의 최신버젼(Relaese 13)에서 제공되는 다변량 자료분석기법을 중심으로 실무에서 많이 요구되는 기법의 활용과 응용에 주안점을 두었다 실제 M

SAS 대응분석의 이해와 응용}

관리자 — 2013-12-17 00:00:00.0

SAS 대응분석을 1993년 장마가 시작될 무렵에 출판하여 약 9년간 독자의 관심과 사랑을 받아왔다. 이 자리를 빌어 감사를 드린다. 저자도 대응분석을 알리기 위하여 통계워크숍에서 강의를 꾸준히 하였고 통계상담에서도 의뢰인에게 이 기법을 많이 권하였다. 다른 저자와 공동 집필한 몇 권의 책(SAS를 활용한 범주형자료분석, 10장; SAS를 활용한 다변량 자료분석, 6장; 실무자를 위한 MINITAB 다변량 통계학, 6장)에서도 요약, 정리하여 소개하기도 하였다. 개정판에서는 제 1판의 졸작에서 사용된 통계용어는 가급적