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R, SAS, SPSS 함께하는 범주형 자료의 시각화: 대응분석
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책소개
범주형 자료 분석 시 시각화 기법으로 뛰어난 대응분석을 소개.
이 책은 분할표를 포함하여 다양한 형태의 범주형 자료를 이해하고 이에 대한 시각화를 위해 R, SAS, SPSS를 활용하여 대응분석을 소개한다. 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 기법으로, 범주형 자료분석에서 시각화 기법으로 아주 뛰어나다.
이번 신간 《R, SAS, SPSS 함께하는 범주형 자료의 시각화 -대응분석-》에서는 그동안 대응분석에 관한 저서에서 미처 수용하지 못했거나 새로운 관점에서 그간 연구한 결과를 포함하였다. 각 장에서 사용되는 [R-코드], [SAS-코드], [SPSS-메뉴] 그리고 [자료 목록]을 부록에 수록해 두며 이는 저자의 홈페이지(http://yschoi.pusan.ac.kr)의 메뉴 중 Researches의 Books에서 내려받을 수 있다.
목차
1장 대응분석의 이해
1.1 대응분석 엿보기
1.2 대응분석의 개발과 응용
1.3 SAS 실습
1.4 SPSS 실습
2장 단순 대응분석
2.1 단순 대응분석의 알고리즘
2.2 단순 대응분석의 응용
2.3 범주의 독립성과 동질성
2.4 수정 단순 대응분석
2.5 SAS 실습
2.6 SPSS 실습
3장 다중 대응분석
3.1 이변량 대응분석
3.2 이변량 대응분석의 알고리즘
3.3 다중 대응분석의 알고리즘
3.4 분류변수 자료의 다중 대응분석
3.5 SAS 실습
3.6 SPSS 실습
4장 텍스트 자료의 대응분석
4.1 텍스트 자료
4.2 텍스트 자료의 정형화
4.3 텍스트 자료의 단순 대응분석
4.4 SAS 실습
4.5 SPSS 실습
5장 추가범주의 대응분석
5.1 단순 대응분석의 추가범주
5.2 추가범주를 위한 알고리즘
5.3 다중 대응분석의 추가범주
5.4 SAS 실습
5.5 SPSS 실습
6장 좌표점 정보통계량
6.1 좌표점 정보통계량
6.2 정보통계량의 관계와 해석
6.3 정보통계량의 기하적 해석
6.4 SAS 실습
6.5 SPSS 실습
7장 다시점 자료의 대응분석
7.1 다시점 자료
7.2 다시점 자료의 대응분석 알고리즘
7.3 다시점 자료의 추가 개체와 변수
7.4 SAS 실습
7.5 SPSS 실습
부록 코드 및 자료 목록
부록.1 코드
부록.2 자료
후기
참고문헌
저자소개
| 생년월일 | - |
|---|
부산대학교 계산통계학과 졸업. 고려대학교 대학원 통계학과 석, 박사. 영국 아버딘대학 수리과학과(통계전공) Post-Doc. 현재 부산대학교 통계학과 교수이다.
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