목차
1부 통계의 기초
1장 환경 데이터 속성 및 통계 기초
2장 환경 데이터 분석 소프트웨어
2부 평균 비교분석
3장 가설검정(hypothesis testing
4장 t-검정(t-test
5장 분산분석(analysis of variance, ANOVA
6장 다변량 분산분석(multivariate analysis of variance, MANOVA
7장 비모수 검정(non-parametric test
3부 상관성 활용 분석
8장 상관분석(correlation analysis
9장 회귀분석(regression analysis
10장 곡선일치분석(curve fitting analysis
4부 시공간 분석
11장 시계열 자료 분석(time-series analysis
12장 시공간분석(spatial and temporal data analyses
5부 다차원 해석
13장 주성분분석(principal component analysis, PCA
14장 군집분석(cluster analysis
6부 불확정성 정량화
15장 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation
16장 민감도 분석(sensitivity analysis
17장 불확실성 분석(uncertainty analysis
7부 기계학습
18장 기타 분석
A. 인공신경망
B. Support Vector Machine(SVM
C. 자기 조직화 지도 분석
부록
출판사 서평
국내 최초의 환경 데이터 분석서!
이 책은 환경공학, 지구과학, 환경학, 대기학, 해양학 등 지구 환경의 현장에서 모니터링 데이터를 수집ㆍ분석ㆍ해석하는 학생과 연구원들이 통계의 기초적인 배경지식과 함께 SPSS와 MATLAB을 활용하여 데이터를 분석하고 그 결과를 해석하는 일련의 과정을 스스로 습득할 수 있도록 구성하였다.
환경 관련 데이터뿐만 아니라 데이터를 많이 생성하는 어떠한 실험이나 현장 데이터 연구 분야에도 적용할 수 있도록 통계의 기초, 평균 비교분석, 상관성 활용 분석, 시공간 분석, 다차원 해석, 불확정성...
국내 최초의 환경 데이터 분석서!
이 책은 환경공학, 지구과학, 환경학, 대기학, 해양학 등 지구 환경의 현장에서 모니터링 데이터를 수집ㆍ분석ㆍ해석하는 학생과 연구원들이 통계의 기초적인 배경지식과 함께 SPSS와 MATLAB을 활용하여 데이터를 분석하고 그 결과를 해석하는 일련의 과정을 스스로 습득할 수 있도록 구성하였다.
환경 관련 데이터뿐만 아니라 데이터를 많이 생성하는 어떠한 실험이나 현장 데이터 연구 분야에도 적용할 수 있도록 통계의 기초, 평균 비교분석, 상관성 활용 분석, 시공간 분석, 다차원 해석, 불확정성 정량화, 기계학습 등의 내용을 담아 알기 쉽게 설명하였다.
[주요 내용]
1부에서는 환경 데이터의 속성과 통계의 기본 용어, 그리고 실습에 활용한 소프트웨어를 소개한다.
2부에서는 수집한 환경변수 데이터를 정규분포를 따른다는 가정 아래 여러 집단으로 분류한 경우 각 집단 간 평균을 비교 분석하고 해석하는 방법과, 환경변수가 복잡해지거나 또는 정규분포를 따르지 않을 경우 집단 간의 평균 또는 중간값을 비교 분석하는 방법을 다룬다.
3부에서는 두 개의 환경변수 데이터가 상관성을 가지고 있을 경우 해석할 수 있는 방법론을 여러 가지 관점에서 설명한다. 상관분석과 회귀분석, 그리고 곡선일치분석의 차이점에 대해 기술한다.
4부에서는 지구환경 현장에서 모니터링되고 있는 데이터의 시공간적 속성을
