목차
1장. 일반화 부스팅 generalized boosted models
2장. 밀도기반 군집화 density-based clustering
3장. 헤크만 선택 모형 Heckman’s selection models
4장. 회귀 불연속 regression discontinuity
5장. 비?율 회귀 regression model for proportions
6장. 영 확대 계수 모형 zero-inflated count model
7장. 모수적 생존 모형 parametric survival model
8장. 비례위험모형 proportional hazards model
9장. 문항반응이론 item response theory
10장. GARCH 모형 generalized autoregressive conditional heteroscedasticity models
11장. 선형계획법 linear and integer programming
12장. SVM (Support Vector Machine
13장. 나무와 랜덤포리스트 tree and random forests
14장. 잠재 층 분석 latent class analysis
출판사 서평
주요 내용
데이터의 종류와 분석의 목표에 따라 적용해야 할 분석방법이 달라지므로 고급 데이터 분석(Advanced data analytics의 필요성은 확연하다. 문제는 새로운 기법들을 익혀 활용하기가 쉽지 않다는 것이다. 이에 따라 최근 트렌드를 반영하여 IBM SPSS 버전 23에서 14종의 통계적 방법을 추가하였다. 이 새로운 모듈들은 중요도가 높은 통계분석 방법들을 선별한 것이며, 오픈소스 R로 구동이 가능한 것이지만 SPSS 프로그램 안에서 분석이 가능하도록 구현되었다. 이 책은 SPSS 버전 23에 새로 추가된 14...
주요 내용
데이터의 종류와 분석의 목표에 따라 적용해야 할 분석방법이 달라지므로 고급 데이터 분석(Advanced data analytics의 필요성은 확연하다. 문제는 새로운 기법들을 익혀 활용하기가 쉽지 않다는 것이다. 이에 따라 최근 트렌드를 반영하여 IBM SPSS 버전 23에서 14종의 통계적 방법을 추가하였다. 이 새로운 모듈들은 중요도가 높은 통계분석 방법들을 선별한 것이며, 오픈소스 R로 구동이 가능한 것이지만 SPSS 프로그램 안에서 분석이 가능하도록 구현되었다. 이 책은 SPSS 버전 23에 새로 추가된 14종의 통계적 기법에 대한 방법론과 R과 SPSS를 활용하는 매뉴얼을 제공한다.
