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고급 SPSS 이해와 활용

고급 SPSS 이해와 활용 (93회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
박성현 김성수, 저 황현식, 저
서명 / 저자사항
고급 SPSS 이해와 활용 = Advanced IBM SPSS / 박성현, 김성수, 황현식
발행사항
서울 :   한나래아카데미,   2011  
형태사항
280 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
ISBN
9788955661149 9788955660517(세트)
서지주기
참고문헌(p. 276-277)과 색인수록
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.50285 2011z5 등록번호 111620588 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.50285 2011z5 등록번호 111620589 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 519.50285 2011z5 등록번호 151299541 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
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No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.50285 2011z5 등록번호 111620589 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 519.50285 2011z5 등록번호 151299541 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

책소개

통계패키지 SPSS는 데이터를 신속 정확히 분석하여 정보를 얻는 데 매우 유용한 통계분석 도구로서 학계나 관련 업계에 꼭 필요한 지식이 되어 가고 있다. 이 책은 일반화 선형모형, 혼합모형, 반복측정분석, 신경망, 결측값 분석, 다중대입, 품질관리 등의 고급 분석 방법을 설명하고, 아울러 SPSS Ver. 19K를 소개한다.

SPSS의 고급 분석 방법
데이터를 통계분석을 통해 정보화하고, 정보들을 엮어 필요한 지식으로 변환하는 것은 지식 사회의 필수적인 요소이다. 통계패키지 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)는 데이터를 신속 정확히 분석하여 정보를 얻는 데 매우 유용한 통계분석 도구로서 학계나 관련 업계에 꼭 필요한 지식이 되어 가고 있다.
이 책은 일반화 선형모형, 혼합모형, 반복측정분석, 신경망, 결측값 분석, 다중대입, 품질관리 등의 고급 분석 방법을 설명하고, 아울러 SPSS Ver. 19K를 소개하고 있다. 이 책을 통하여 한글 SPSS가 더 많이 사용되고, 또한 이와 같은 사용을 통하여 통계학이 널리 보급되어 통계학의 응용이 더욱 활발해지는 데 도움이 되었으면 한다.


정보제공 : Aladin

저자소개

김성수(지은이)

서울대학교 자연과학대학 계산통계학과를 졸업하였으며 같은 대학원 계산통계학과 이학 석사 및 이학 박사 학위를 받았다. 한국통신 연구개발단 전임연구원과 전북대학교 자연과학대학 통계학과 조교수를 지냈으며, 한국방송통신대학교 기획처장과 정보전산원장, 한국통계학회 분류연구회 회장을 역임하였다. 현재 한국방송통신대학교 정보통계학과 교수이다.

황현식(지은이)

전남대학교 대학원 전산통계학과 이학 석사 및 이학 박사 학위를 받았다. 국가전문행정연수원 통계연수부 전임교수, 중앙공무원교육원 등 국가기관 대상 통계과목 담당강사를 지냈으며, 통계교육원 교육운영과 e-learning 팀장을 역임하였다. 현재 통계청 통계교육원 교육운영과 교수이다.

박성현(지은이)

서울대학교 공과대학 화학공학과를 졸업하였고 미국 노스캐롤라이나 주립대학교에서 OR 석사 및 통계학 박사 학위를 받았다. 미국 미시시피 주립대학교 경영대학 조교수를 지냈으며, 한국통계학회 회장, 한국품질경영학회 회장, 서울대학교 학생처장, 자연과학대학 학장, 평의원회 의장 등을 역임하였다. 현재 서울대학교 자연과학대학 통계학과 명예교수이며 한국연구재단 기초연구 본부장을 맡고 있다.

정보제공 : Aladin

목차

목차
Chapter 1 일반화 선형모형 = 11 
 1.1 일반화 선형모형이란? = 13
  1.1.1 지수족 분포 = 13
  1.1.2 선형예측식 = 14
  1.1.3 연결함수 = 15
 1.2 추정과 통계량 = 16
  1.2.1 모수 추정 = 16 
  1.2.2 인쇄되는 출력과 통계량 = 16
 1.3 적용 사례 = 17
  1.3.1 일반화 선형모형 분석 절차 = 18
 연습문제 = 28
Chapter 2 혼합모형 = 31
 2.1 반복측정자료와 혼합모형 = 33
 2.2 혼합모형 적용 사례 = 35
  2.2.1 분석 절차 = 35
 연습문제 = 43
Chapter 3 다변량 분산분석과 반복측정분석 = 45
 3.1 다변량 분산분석 = 47
  3.1.1 다변량 분산분석 이론 = 49
  3.1.2 다변량 분산분석 예제 = 49
 3.2 반복측정 분산분석 = 55
  3.2.1 반복측정 분산분석의 이론 = 56
  3.2.2 예제 = 58
 연습문제 = 66
Chapter 4 다항 로지스틱 회귀분석 및 프로빗 분석 = 69
 4.1 다항 로지스틱 회귀분석 = 71
  4.1.1 로지스틱 회귀모형이란? = 71
  4.1.2 다항 로지스틱 회귀모형 = 73
 4.2 다항 로지스틱 회귀분석 절차 = 74
 4.3 프로빗 분석 = 87
  4.3.1 프로빗 = 분석이란? = 87
  4.3.2 분석 절차 = 88
 연습문제 = 92
Chapter 5 이단계 군집분석 = 97
 5.1 이단계 군집분석 = 99
 5.2 이단계 군집분석 거리 = 100
 5.3 군집특성나무(Cluster Feature tree: CF tree) = 101
 5.4 특이점(outlier) 처 = 103
 5.5 군집 수의 결 = 103
 5.6 변수의 중요 = 104
 5.7 이단계 군집분석 절차 = 105
 연습문제 = 115
Chapter 6 나무 = 117
 6.1 나무모형 = 119
 6.2 나무모형 분할 = 121
 6.3 나무모형 = 123
 6.4 나무모형 절차 = 156
 연습문제 = 156
Chapter 7 신경망 = 163
 7.1 신경망의 종류와 평가 = 165
  7.1.1 다중 레이어 인식(MLP)   165
  7.1.2 방사형 기본 함수(RBF) = 166
  7.1.3 평가 = 166
 7.2 MLP 신경망 사례 = 167
 7.3 RBF 신경망 사례 = 181
 연습문제 = 194
Chapter 8 결측값 분석 = 197
 8.1 결측값의 유형 = 199
 8.2 결측값 대체 방법 = 200
 8.3 결측값 분석 = 202
  8.3.1 결측값 분석 기술통계 = 202
  8.3.2 결측값 분석 패턴 = 207
 8.4 회귀대체 = 210
 8.5 EM 방법 = 213
 연습문제 = 216
Chapter 9 다중대입 = 217
 9.1 패턴 분석 = 219
 9.2 결측 데이터값 대입 = 223
 연습문제 = 232
Chapter 10 품질관리(관리도) = 233
 10.1 관리도의 개념과 관리상태의 판정 = 235
  10.1.1 관리도란? = 235
  10.1.2 선택 가능한 관리도의 유형 = 236
  10.1.3 공정능력지수와 규격 = 237
  10.1.4 관리한계선의 설정과 가설검정 = 239
  10.1.5 부분군의 형성과 크기 = 241
  10.1.6 관리상태의 판정 = 241
 10.2 계량형 관리도 = 246
  10.2.1 X-bar 관리도와 R 관리도 = 246
  10.2.2 개별과 이동범위(x-Rs) 관리도 = 249
  10.2.3 X-bar와 R 관리도 사용 절차 = 250
 10.3 계수형 관리도 = 257
  10.3.1 불량률(p) 관리도 = 257
  10.3.2 불량개수(np) 관리도 = 258
  10.3.3 불량률(p) 관리도의 사용 절차 = 259
 10.4 파레토 도표 = 264
연습문제 = 273
참고문헌 = 276
찾아보기 = 278

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