다변량통계학(I) - 부산대학교 | KOCW 공개 강의

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다변량통계학(I)

부산대학교
최용석

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주제분류

자연과학 >수학ㆍ물리ㆍ천문ㆍ지리 >통계학
강의학기

2022년 1학기

조회수

1,801

강의계획서

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1.1. Multivariate data analysis 1.2 Types of multivariate analysis techniques

차시별 강의

1.		1.1. Multivariate data analysis 1.2 Types of multivariate analysis techniques
2.		1.3 Introduction and visualization of multivariate data 1.4 Matrix representation and descriptive statistics of multivariate data
		1.4 Matrix representation and descriptive statistics of multivariate data
3.		1.4 Matrix representation and descriptive statistics of multivariate data 1.5 Distances and Correlation of multivariate data
		1.6 Multivariate normal distribution and its useful property
4.		1.6 Multivariate normal distribution and its useful property 1.7 Wishart W-dist and Hotelling’s -dist
		1.7 Wishart W-dist and Hotelling’s -dist 1.8 Testing multivariate normality
5.		2. Principal Component Analysis (PCA) 2.1 Comprehension of PCA
		2.1 Comprehension of PCA
6.		2.1 Comprehension of PCA 2.2 Concepts of pc 2.3 Algebraic inducement of pc
7.		2.2 Concepts of pc 2.3 Algebraic inducement of pc 2.4 Selection and explanation of pc 2.5 Algebraic inducement of sample pc
8.		2.4 Selection and explanation of pc 2.5 Algebraic inducement of sample pc
9.		2.6 Visualizations of PCA
10.		3.1 Comprehension of FA 3.2 Conseptof common factor 3.3 Factor model 3.4 Estimation of factor model 3.5 Factor rotation and factor loadings plot
11.		3.1 Comprehension of FA 3.2 Conseptof common factor 3.3 Factor model 3.4 Estimation of factor model 3.5 Factor rotation and factor loadings plot
12.		5.1 Comprehension of CA 5.2 Similarity measures
13.		5.3 Hierarchical clustering methods
14.		5.3 Hierarchical clustering methods 5.4 Non-hierachical clustering methods
15.		5.4 Non-hierachical clustering methods 5.5 Numbers of Clusters

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