Choi, Y.S.(2019). Estimation and Test for Multivariate Data Analysis with R, Kyungmoon.

최용석(2019). R과 함께하는 다변량 자료분석을 위한 추정과 검정, 경문사

머 리 말

다변량 통계학에서 추정과 검정에 관한 이론은 다변량 정규분포를 바탕으로 일변량 통계학과는 다른 호텔링(Hoteling) -분포, 위샤트(Wishart)분포 또는 -분포를 따르는 윌크스 등과 같이 다소 복잡한 통계량에 바탕을 둔다.

과 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 있다. 또한 다변량 통계학의 대표적 고전인 Muirhead(1982)의 Aspects of Multivariate Statistical Theory, John Wiley& Sons, INC.도 이론적 바탕에 도움을 주었고 국내에 잘 알려진 Johnson과 Wichern(2007)의 Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th Edition, Prentice Hall Inc.과 Rencher(1995). Methods of Multivariate Analysis. John Wiley & Sons, Inc.도 도움이 많이 되었다.

이 책에는 2018년 3월에 출간된 과 함께하는 다변량 자료분석>에서 소개하는 다양한 다변량 자료, 다변량 정규분포, 주성분분석, 판별분석에서 활용되는 공분산행렬의 동질성 검정도 소개하고 있다. 따라서 이 책은 과 함께하는 다변량 자료분석>을 제1부로 하면 제2부에 해당한다고 여겨도 된다. 실제 독자는 두 권의 책을 함께 활용한다면 다변량 통계학과 자료분석에 대한 보다 나은 이해를 하리라 여겨진다.

이 책에는 1장 다변량 정규분포에서 5장 다변량 실험계획까지 다음과 같이 구성되어 있다.

1장에서는 다변량 정규분포를 바탕으로 평균벡터와 공분산행렬의 추정과 이를 위한 행렬의 편미분을 소개 하고 있다. 2장은 다변량 자료의 다변량 정규성 및 이상치 평가를 시각적으로 수리적으로 하는 다양한 방법을 소개하고 있다. 3장에서는 한 집단 또는 두 집단의 비교와 대응표본의 비교를 위해 호텔링 -검정, 우도비 검정 그리고 공분산행렬의 동질성 검정을 소개한다. 4장은 일원 다변량 분산분석, 다변량 공분산분석, 반복측정 분산분석을 소개 한다. 끝으로 5장에서는 이원 다변량 분산분석, 확률화 완전 블록 설계, 라틴방격 설계, 프로파일분석을 다변량 실험계획의 범주에서 소개하고 있다.

각 장에서 활용하는 R과 관련된 [자료 이름]과 [R-코드]를 본문 중에 추가해서 독자들이 이용하는 데 어려움이 없도록 하였고 이를 참고 목록 차원에서 부록에도 수록해 두었고 저자의 홈페이지(yschoi.pusan.ac.kr)에서 받아 갈 수 있다.

끝으로 다변량 통계학을 전공하는 학자로 과 함께하는 다변량 자료분석>에 이어 과 함께하는 다변량 자료분석을 위한 추정과 검정>을 출간하게 되어 매우 기쁘고 행복하게 생각한다. 다만 부족한 부분이 많으나 독자 여러분에게 다변량 통계학에 대한 깊은 이해와 애정을 부탁드리고 싶다.

2019년 2월 부산대학교 통계학과 연구실 208호 최용석 드림.

이 과제는 부산대학교 기본연구지원사업(2년)에 의하여 연구되었음.