- Choi, Y.S.(2018). Multivariate Data Analysis with R, Kyoungmoon,

  최용석(2018). R과 함께하는 다변량 자료분석, 경문사.

- Kim, Y.I. and Choi, Y.S.(2018). Statistical Methods and Applications for Dentistry with R, Kyowoo.

 김용일, 최용석(2018). 치의학을 위한 통계적방법과 응용-R과 함께하는 의학통계, 교우사.

머 리 말

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. <R과 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

R의 활용은 매뉴얼적인 차원의 자세한 설명은 자제하고 다양한 다변량 자료와 관련된 기법의 응용, 활용, 결과 해석에 초점을 맞추었다. 대신에 [자료 이름]과 [R-코드]를 본문 중에 추가해서 독자들이 이용하는 데 어려움이 없도록 하고 저자의 홈페이지(yschoi.pusan.ac.kr)에서 받아 갈 수 있다.

끝으로 다변량 통계학을 전공하는 학자로 이끌어 주신 고려대학교 허명회 교수님께 감사드리며, 시절의 추세를 좇아 이 책을 세상에 내놓기 위해 행복한 시름했음을 고백한다. 거친 초고를 통독하여 오류를 지적한 지도학생들의 수고도 기리고 싶다. 끝으로 여름과 겨울 방학을 연구실에서 보낸 탓에 같이 지내지 못한 아내에게 미안한 마음을 전한다.

2017년 2월

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

최용석 드림.