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회귀분석 : 기초와 응용 개정판

회귀분석 : 기초와 응용 개정판 (323회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
김두섭 강남준, 저
서명 / 저자사항
회귀분석 : 기초와 응용 / 김두섭, 강남준
판사항
개정판
발행사항
파주 :   나남,   2008  
형태사항
469 p. : 삽화 ; 26 cm
총서사항
나남신서 ;1348
ISBN
9788930083485 9788930082150 (세트)
서지주기
참고문헌(p. 437-451)과 색인수록
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246 1 1 ▼a Regression analysis : ▼b basics and applications
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No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.536 2008z3 등록번호 111521689 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.536 2008z3 등록번호 111551613 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 4 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 519.536 2008z3 등록번호 121181032 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 6 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 519.536 2008z3 등록번호 151268109 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 519.536 2008z3 등록번호 151268109 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

저자소개

김두섭(지은이)

서울대학교 문리과대학 사회학과 졸업 서울대학교 대학원 사회학과 졸업(문학석사) Brown대학교 대학원 사회학과 졸업(사회학박사) 현재 한양대학교 사회학과 교수 현재 Asian Population Association(Bangkok) 부회장(Vice-president) 中國 貴州大學校 客座敎授 현재 한양대학교 SSK 다문화사업단장 한국인구학회 회장 역임 국제인구과학연맹(IUSSP, Paris) 국제결혼에 관한 학술위원회(Scientific Panel on the Process and Dynamics of Cross-Border Marriage) 위원장 역임

강남준(지은이)

서울대학교 사범대학 교육학과를 졸업하였고 미국 시라큐스대학 커뮤니케이션학과 박사이다. 동양방송 PD, 충남대학교 신문방송학과 교수, 방송위원회 연예 오락 심의위원을 거쳤다. 현재 서울대학교 언론정보학과 교수로 방송 산업, 시장동향, 수용자 보호 대책 등을 연구하며, 사회통계의 전문가이기도 한다. 뿐만 아니라 동시에 공공기관, 업체 등을 넘나들며 연구와 자문활동을 활발히 한다.

정보제공 : Aladin

목차

목차
개정판 머리말 = 5
제1장 회귀분석의 기초
 1.1 머리말 = 17
 1.2 변수의 형태와 분석방법 = 19
 1.3 추리통계 = 23
 1.4 회귀모형의 정립과 분석 = 28
  1.4.1 연구의 설계 및 분석절차 = 29
  1.4.2 회귀분석의 기능과 용도 = 35
 1.5 주요 컴퓨터 프로그램 = 38
  1.5.1 SPSS 프로그램 = 41
  1.5.2 BMDP 프로그램 = 43
  1.5.3 SAS 프로그램 = 44
  1.5.4 STATA 프로그램 = 45
제2장 단순선형회귀모형
 2.1 머리말 = 47
 2.2 회귀식의 추정과 최소제곱법 = 48
 2.3 회귀계수 = 59
 2.4 모회귀계수에 대한 신뢰구간 추정과 가설검증 = 61
 2.5 결정계수 = 69
 2.6 회귀식의 통계적 유의도 검증 = 74
 2.7 단순회귀분석에서의 기본가정 = 78
제3장 중다회귀모형
 3.1 머리말 = 85
 3.2 중다회귀모형의 정립 = 86
 3.3 최소제곱법에 의한 회귀식의 추정 = 88
 3.4 회귀계수의 해석과 검증 = 96
 3.5 중다결정계수 = 104
 3.6 부분상관계수 = 107
 3.7 중다회귀식의 통계적 유의도 검증 = 110
 3.8 중다회귀분석에서의 기본가정 = 114
제4장 잔차분석과 이상점의 진단
 4.1 머리말 = 117
 4.2 잔차의 도식화 = 119
 4.3 회귀모형의 진단 = 128
 4.4 이상점(outlier)의 진단 = 131
  4.4.1 잔차의 크기에 의한 검색 = 132
  4.4.2 회귀식의 지렛점 값(leverage point)에 의한 검색 = 135
  4.4.3 회귀계수에 미치는 영향력 분석 = 138
  4.4.4 공분산 팽창비(ratio of covariance inflation)의 활용 = 139
  4.4.5 부분회귀(편회귀) 산점도의 활용 = 141
  4.4.6 이상점 판단의 통계적 임계값 = 142
 4.5 산점도에 의한 이상점 분석사례 = 144
 4.6 SPSSWIN을 이용한 잔차분석 = 146
제5장 이분산성
 5.1 머리말 = 163
 5.2 잔차 산점도에 의한 이분산성의 검색 = 164
 5.3 이분산성의 통계적 검증 = 166
  5.3.1 Cook-Weisberg 검증 = 169
  5.3.2 Goldfeld-Quandt 검증 = 169
 5.4 동분산으로 만드는 변환 = 171
 5.5 가중최소제곱법(weighted least squares method) = 175
  5.5.1 가중최소제곱법을 사용하는 SPSSWIN의 예시 프로그램 = 181
제6장 자기회귀
 6.1 머리말 = 185
 6.2 자기상관의 영향 = 189
 6.3 자기회귀(autoregression)의 검증 = 190
  6.3.1 Geary 검증 = 191
  6.3.2 Durbin-Watson 검증 = 191
 6.4 자기회귀의 제거 = 196
  6.4.1 일반화최소제곱법(generalized least squares method) = 196
  6.4.2 Cochrane-Orcutt의 방법 = 197
  6.4.3 제 1 계차법(first difference method) = 198
  6.4.4 Durbin-Watson의 d 통계량 이용법 = 198
  6.4.5 자기회귀의 제거 사례 = 200
제7장 다중공선성
 7.1 머리말 = 209
 7.2 다중공선성의 검색 = 212
  7.2.1 일반적인 진단 = 212
  7.2.2 잔여분산(residual variance)에 의한 검색 = 213
  7.2.3 고유근 분석과 분산분해비율에 의한 검색 = 215
 7.3 다중공선성이 회귀분석 결과에 미치는 영향 = 217
 7.4 다중공선성의 교정 및 대처방안 = 218
  7.4.1 자료의 보완 = 218
  7.4.2 변수의 제거 = 219
  7.4.3 능형회귀분석(ridge regression analysis) = 220
  7.4.4 변수의 조합 = 221
  7.4.5 주성분회귀분석(principal component regression analysis) = 223
  7.4.6 외래 추정값(extraneous estimates)의 사용 = 224
  7.4.7 표준화 기법 = 225
제8장 비선형 회귀모형
 8.1 머리말 = 235
 8.2 비선형 관계(non-linear relationship)의 검색 = 237
 8.3 변수의 변환 = 240
  8.3.1 다항모형(polynomial model) = 240
  8.3.2 역함수모형(reciprocal model) = 247
  8.3.3 지수모형(exponential model) = 247
  8.3.4 Box-Cox 변수변환(Box-Cox transformation) = 249
  8.3.5 변수변환의 예 = 254
  8.3.6 변수변환에 따른 유의사항 = 266
제9장 질적 변수의 활용
 9.1 머리말 = 269
 9.2 가변수(dummy variable) = 270
  9.2.1 가변수의 부호화(coding) = 271
  9.2.2 곡선성(curvilinearity)의 검증 = 278
 9.3 상호작용항(interaction term) = 280
  9.3.1 상호작용의 의미 = 280
  9.3.2 회귀식에서의 상호작용항 = 282
  9.3.3 상호작용의 통계적 검증 = 286
  9.3.4 가변수와 상호작용항의 분석사례 = 290
 9.4 분산분석(ANOVA)과 회귀분석의 비교 = 293
제10장 범주형 종속변수의 회귀모형
 10.1 머리말 = 305
 10.2 선형확률모형(linear probability model) = 306
 10.3 프로빗 모형(probit model) = 310
 10.4 로짓 모형(logit model) = 313
 10.5 다범주 로지스틱 모형(multinomial logistic model) = 317
  10.5.1 다범주 로지스틱 모형의 분석사례 = 322
 10.6 범주형 종속변수의 회귀모형을 위한 SPSSWIN의 예시 프로그램 = 323
제11장 경로분석
 11.1 머리말 = 331
 11.2 경로모형의 정립과 기본 가정 = 333
 11.3 경로계수 = 338
 11.4 공변량(covariation)의 분해 = 341
 11.5 경로분석의 사례 = 347
 11.6 과대식별 경로모형(over-identified path model) = 350
제12장 구조방정식 모형
 12.1 머리말 = 359
 12.2 구조방정식 모형이란? = 361
 12.3 구조방정식 모형의 계수추정 = 363
 12.4 구조방정식 모형 사용할 때 주의할 점 = 366
  12.4.1 표본의 크기 = 367
  12.4.2 다변량 정규분포의 가정 = 368
  12.4.3 모형적합도 검중과 해석 = 369
  12.4.4 모형설정의 오류 = 371
  12.4.5 입력자료로서의 공분산 행렬과 상관관계 행렬의 차이점 = 373
  12.4.6 구조계수의 인과적 해석에 따른 문제점 = 374
  12.4.7 측정수준의 문제 = 375
 12.5 구조방정식 모형의 분석사례 = 377
제13장 다층모형
 13.1 머리말 = 385
 13.2 다층모형과 회귀분석 가정들의 재검토 = 388
 13.3 다층모형의 등장배경과 발전 = 390
  13.3.1 실험설계와 분산분해: 고정효과와 가변효과 = 391
  13.3.2 오차항의 구조: 시공간(時空間) 오차구조 대(對) 사회문화적 오차구조 = 393
 13.4 다층모형의 구성과 추정 = 395
 13.5 측정수준별 개별방정식의 구성 = 398
  13.5.1 변화모형 = 398
  13.5.2 배속모형 = 399
 13.6 개별방정식들의 통합 = 401
  13.6.1 변화모형 = 401
  13.6.2 배속모형 = 402
 13.7 사례분석 = 402
  13.7.1 사례분석 Ⅰ: Curran 등의 자료를 이용한 변화모형 = 402
  13.7.2 사례분석 Ⅱ: Raudenbush와 Bryk의 자료를 이용한 배속모형 = 407
 13.8 모형추정의 결과 = 418
 13.9 다층모형, 과연 필요한가? = 421
부록 = 427
참고문헌 = 437
찾아보기 = 453

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