다변량분석
1.1. 애니메이션 제목
1. 애니메이션
애니메이션 제목
2. 설명
2.1. 다변량분석
다변량분석은 다차원의 확률변수에 대한 데이터를 수집해서 차원 상호 간의 관계 유무들을 파악하는 분석입니다.
주성분분석 (Principal component analysis, PCA)
고차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 환원시키는 방법입니다.
요인분석 (Factor analysis)
여러 개의 서로 관련이 있는 변수들을 관측한 데이터에서 그 변수들을 설명할 수 있는 새로운 공통변수를 파악하는 분석 방법입니다. 차원수를 낮추는 목적은 주성분분석과 같습니다. 주성분분석은 선형결합을 통해 단순히 차원만 낮추지만 요인분석은 새로운 변수를 찾아내어 차원을 낮추는 분석방법입니다.
판별분석 (Discriminant Analysis)
판별분석은 개체의 변수들을 관측된 변수값을 이용하여 개체를 판별하는 식을 유도하여 개체의 새로운 집단을 판별하는 분석방법입니다. 여러 집단의 개체들이 섞여 있을 때 유사한 개체들을 찾아내서 집단으로 구분하는 분석방법입니다.
군집분석 (Clustering Analysis)
군집분석은 개체의 유사성을 계산하여 유사한 개체끼리 군집화 하는 분석방법입니다.
2.2. 설명강의
– 준비 중
3. 실습
3.2. 함수
=ROWS(F2:F2) : 지정된 배열 또는 범위에 있는 행의 개수.
3.3. 실습강의
– 실습강의 목차
