예제를 통한 회귀분석 Samprit Chatterjee pdf 다운로드를 무료로 제공합니다 [회귀분석]은 일련의 예제들을 통하여 회귀분석에 관련된 주요 개념과 사용 가능한 기법, 그리고 분석의 결과를 서술하는 방식으로 이 분석이 지니는 내용 전반을 소개하고 있다.
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책 소개
회귀분석이 통계학의 응용에서 차지하는 비중은 실로 크다고 할 수 있다. 그러나 이 분석과 같이 개념적으로 잘 정립되어 있는 이론이라고 할지라도 그 내용을 쉽고 명료하게 설명하고, 실제 데이터 앞에서 살아 있는 분석이 되도록 하는 일은 결코 쉬운 일이 아니다. 또한 실제로 회귀분석은 여러 개의 부차적인 데이터 분석들의 결과와 종합되어 이루어지게 된다. 여기에서 고려해야 할 서로 다른 분석들이란 나름대로 구분되는 윤곽선을 지녀야 하는 동시에, 그 결과를 모두 함께 감안하려면 그 윤곽선이 지나치게 견고해서도 안 될 것이다. 너무 또렷하지도, 그렇다고 너무 희미하지도 않은 …, 이 세상에 있는 것들 간의 간격이란 다들 이러해서, 어떻게 보면 각각이 개인 것 같아도 넓게 보면 이 모두가 언제나 서로 껴안고 있음과 같은 이치리라. 이 모두를 잘 이룬다는 것은 매우 어려운 일일 것이다. 그러나 가능한 좋은 방법 중의 하나는 이런 것일 수도 있을 것이다. 우선 사려 깊게 선정된 예를 들어 좋은 동기를 유발하며, 제기된 문제를 풀어나가는 과정으로부터 자연스럽게 좋은 틀을 만들고, 관련된 방법들을 대비시켜 전체적인 조화를 지니게 하며, 현실감 있는 결과들을 잘 서술하여 읽는 이들에게 뚜렷한 각인을 남기는 것이라고.
예제를 통한 회귀분석 Samprit pdf
1장 서론
1.1 회귀분석이란 무엇인가?
1.2 공개적으로 이용 가능한 데이터 세트
1.3 회귀분석의 몇 가지 응용 예
1.4 회귀분석의 단계
1.5 이 책의 범위와 구성
연습문제
2장 단순선형회귀
2.1 소개
2.2 공분산과 상관계수
2.3 사례 : 컴퓨터 수리시간 데이터
2.4 단순선형회귀모형
2.5 모수에 대한 추정
2.6 가설검정
2.7 신뢰구간
2.8 예측
2.9 적합성의 측정
2.10 원점을 통과하는 회귀선
2.11 사소한 회귀모형
2.12 문헌목록에 관하여
연습문제
3장 다중선형회귀
3.1 소개
3.2 데이터와 모형에 대한 서술
3.3 사례 : 감독자 직무수행능력 데이터
3.4 모수 추정
3.5 회귀계수에 대한 해석
3.6 중심화와 척도화
3.7 최소제곱추정량의 성질
3.8 다중상관계수
3.9 개별 회귀계수들에 대한 추론
3.10 선형모형에서의 가설검정
3.11 예측
3.12 요약
연습문제
부록 : 행렬을 이용한 다중회귀의 표현
4장 회귀진단 : 모형위반의 검출
4.1 소개
4.2 회귀분석의 표준적인 가정들
4.3 다양한 유형의 잔차들
4.4 그래프적 방법들
4.5 모형을 적합하기 이전의 그래프
4.6 모형을 적합한 이후의 그래프
4.7 선형성과 정규성 가정에 대한 검토
4.8 지레점, 영향력, 특이값
4.8.1 반응변수에 대한 특이값
4.8.2 예측변수들에 대한 특이값
4.8.3 가면문제와 수렁문제
4.9 영향력의 측도
4.10 잠재성?잔차플롯
4.11 특이값에 대한 처리
4.12 변수들의 효과에 관한 진단플롯
4.13 추가적인 예측변수의 효과
4.14 로버스트 회귀
연습문제
5장 질적 예측변수
5.1 소개
5.2 급료조사 데이터
5.3 상호작용변수
5.4 회귀방정식의 체계 : 두 집단의 비교
5.4.1 다른 기울기와 다른 절편항을 가지는 모형
5.4.2 동일한 기울기와 다른 절편항을 가지는 모형
5.4.3 동일한 절편항과 다른 기울기를 가지는 모형
5.5 지시변수에 대한 다른 응용들
5.6 계절성
5.7 회귀모수의 시간에 걸친 안정성
연습문제
6장 변수변환
6.1 소개
6.2 선형성을 위한 변환들
6.3 X?선 방사에 의한 박테리아 사망률
6.3.1 선형모형의 부적절성
6.3.2 선형성을 위한 로그변환
6.4 분산안정화 변환
6.5 이분산성의 검출
6.6 이분산성의 제거
6.7 가중최소제곱법
6.8 데이터에 대한 로그변환
6.9 멱변환
6.10 요약
연습문제
7장 가중최소제곱
7.1 소개
7.2 이분산성 모형
7.3 이단계 추정
7.4 교육비 지출 데이터
7.5 함량 ?반응 연관곡선의 적합
연습문제
8장 상관된 오차항의 문제
8.1 소개 : 자기상관
8.2 소비자 지출액과 통화량 데이터
8.3 더빈?왓슨 통계량
8.4 변환을 통한 자기상관성의 제거
8.5 자기상관된 오차항에 대한 반복적 추정방법
8.6 자기상관성과 결손된 예측변수
8.7 주택착공 데이터
8.8 더빈?왓슨 통계량의 제한성
8.9 계절성을 제거하기 위한 가변수의 이용
8.10 두 개의 시계열에 대한 회귀
연습문제
9장 공선형 데이터의 분석
9.1 소개
9.2 통계적 추론에 미치는 효과
9.3 예측에 미치는 효과
9.4 다중공선성의 탐색
연습문제
10장공선형 데이터의 처리
10.1 소개
10.2 주성분
10.3 주성분에 관련된 계산
10.4 제약의 부과
10.5 ?에 관한 선형함수의 탐색
10.6 회귀계수의 편향추정
10.7 주성분회귀
10.8 분석 데이터에서의 다중공선성 감소
10.9 회귀계수들에 관한 제약조건
10.10 주성분회귀 : 주의점
10.11 능형회귀
10.12 능형방법을 이용한 추정
10.13 능형회귀 : 검토 사항
10.14 요약
10.15 문헌목록에 관하여
연습문제
부록 10.A : 주성분
부록 10.B : 능형회귀
부록 10.C : 대체 능형회귀