| 1. |
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강좌개요(1) |
다변량분석이란 |
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강좌개요(2) |
다변량분석의 방법론을 개괄적으로 설명 |
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강좌 개요 |
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다변량 기초통계량(1) |
다변량 평균, 공분산행렬 |
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| 2. |
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다변량 기초통계량(2) |
변수들사이의 관계 |
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다변량 기초통계량(3) |
다변량 자료의 그림 표현 |
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다변량분석의 기초 |
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변환 |
다변량 자료의 변환 |
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| 3. |
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행렬의 분해(1) |
스펙트럴 분해 |
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행렬의 분해(2) |
비정칙치 분해 |
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산포 및 거리 |
다변량 자료의 분산의 스칼라 |
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변환, 행렬의 분해 및 산포 |
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| 4. |
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다변량 정규분포(1) |
다변량 정규분포의 특징을 이해 |
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다변량 정규분포(2) |
정규성 검정 |
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다변량 정규분포 |
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추정 및 검정(1) |
단일모집단의 추정 및 검정 |
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| 5. |
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추정과 검정(2) |
두 모집단의 추정 및 검정 |
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추정과 검정 |
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다변량 분산분석(1) |
일변량 일원배치 |
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다변량 분산분석(2) |
다변량 일원배치 |
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| 6. |
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다변량분산분석(3) |
일변량 이원배치 |
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다변량분산분석(4) |
다변량 이원배치 |
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다변량 분산분석(MANOVA) |
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다변량 회귀분석(1) |
일변량 단순회귀분석 |
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| 7. |
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다변량 회귀분석(2) |
일변량 다중회귀분석 |
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다변량 회귀분석(3) |
다변량 다중 회귀분석 |
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다변량 회귀분석(4) |
신뢰구간 및 변환 |
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다변량 회귀분석(multivariate linear regression, MLR) |
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| 8. |
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주성분분석(1) |
스펙트럴 분해 |
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주성분분석(2) |
주성분변환 |
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주성분분석(3) |
주성분분석을 통한 차원 축소 |
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| 9. |
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주성분분석(4) |
주성분 개수 |
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주성분분석(5) |
주성분 회귀모형 |
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주성분분석(PCA, principal component analysis) |
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인자분석(1) |
공통인자모형의 이해 |
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| 10. |
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인자분석(2) |
모수 추정 |
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인자분석(3) |
모수 추정법 |
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인자분석(4) |
모수 추정법 |
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| 11. |
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인자분석(5) |
인자획전과 인자점수 |
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인자분석(factor analysis) |
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판별분석(1) |
선형판별분석 |
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판별분석(2) |
이차판별분석 |
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| 12. |
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판별분석(3) |
피셔의 판별함수 |
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판별분석(4) |
로지스틱 회귀모형 |
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판별분석(5) |
다범주 로지스틱 회귀모형 |
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| 13. |
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군집분석(1) |
다변량 자료의 거리 |
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군집분석(2) |
계층분류법 |
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군집분석(3) |
군집의 수 |
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| 14. |
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군집분석(4) |
비계층분류법 |
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군집분석(cluster analysis) |
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정준상관분석(1) |
모형 및 방법 |
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정준상관분석(2) |
정준상관계수의 해석 |
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정준상관분석(canonical correlation analysis) |
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판별분석(discriminant analysis) |
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대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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