다변량통계분석

강의상세

이 교과목은 다변량 통계분석의 기초적인 내용을 학습할 수 있도록 개발된 교과목으로 다변량 확률변수의 기본적인 성질과 분석방법을 소개하고 있다.

1.	다변량 자료 시각화와 기본행렬연산	다변량 자료의 시각화와 행렬연산의 기초에 대하여 복습한다
2.	행렬, 스펙트럴분해, 부등식	행렬의 고유치 고유벡터를 사용한 스펙트럴 분해와 코쉬-쉬바르츠 부등식, 벡터-행렬 미분에대하여 학습한다.
3.	다변량정규분포	다변량 정규분포를 정의하고 다변량모수 추정 및 성질에대하여 알아본다.
4.	샘플링분포와 다변량정규분포가정	다변량정규분포의 모집단에서 추출된 표본평균과 표본공분산행렬의 분포에대하여 학습하고 다변량정규분포의 가정에대하여 알아본다.
5.	일표본 다변량 가설검정	다변량정규분포의 평균벡터에 대한 가설의 검정에 대하여 학습한다.
6.	이표본 다변량 가설검정	이표본 다변량정규분포 평균벡터에 대한 가설의 검정과 신회영역 및 동시신뢰구간에 대하여 학습한다.
7.	다변량분산분석	다중표본의 다변량분산분석에 대하여 학습한다.
8.	판별분석 및 분류분석	여러그룹의 판별과 분류에 대하여 학습한다.
9.	주성분분석	분산의 대부분을 유지하며 차원을 축소하는 주성분분석에 대하여 학습한다.
10.	요인분석	적은 수의 잠재변수로 관측변수의 공분산구조를 분석하는 방법을 학습한다.