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다변량분석중 주성분 분석과 인자분석의 차이에 대해

저작시기 2009.03 |등록일 2009.06.03 파워포인트파일MS 파워포인트 (ppt) | 33페이지 | 가격 3,000원

소개글

주성분 분석과 인자분석의 정의 및 차이 그리고 사례를 제시하였다.

목차

I. 다변량 분석의 정의와 목적
1. 다변량 해석이란
2. 다변량 해석이 필요한 이유
3. 분석 방법
4. 다변량 데이터를 이용한 분석
5. 목적 별 분석 수법
6. 다변량 해석에 이용되는 데이터의 종류
8. 다변량 해석의 종류
9. 주요 다변량 해석 기법의 설명

II. 중회귀 분석
1. 중회귀 분석(Multiple Regression Analysis)
2. 중회귀분석 모델의 유의성
3. 중회귀 분석 모델의 유의성 (제곱합)
4. 중회귀 분석 모델의 유의성 결정계수
5. 중회귀 분석 모델의 유의성
6. 중회귀 분석 결과의 판단 방법
7. 중회귀 분석에서 변수의 선택
8. 중회귀 분석에서의 (다중)공선성

III. 요인분석
1. 요인분석
2. 요인분석의 용도
3. 요인분석과 주성분 분석의 비교
4. 요인분석의 사례
5. 결과

VI. 판별분석
1. 판별분석 의 개요
2. 판별분석과 군집분석의 차이
3. 2군의 판별분석

본문내용

1. 다변량 해석이란

다변량 데이터의 가시화나 변량간의 관계를 고려하여 분석하는 해석법
신장 데이터 -1 변량
신장과 체중 데이터 – 2변량
앙케이트 조사 등에서는 복수의 질문 항목이 존재 – 다변량

다변량 데이터의 경우, 4차원 이상의 공간에 데이터를 표현하여도 그 특성을 이해하기가 어렵기 때문에 데이터 처리가 필요하다
변량들은 상호간 영향을 미치므로 변량간의 관계를 고려.

2. 다변량 해석이 필요한 이유

데이터가 多변량일 경우
(Data are invariably multivariate)
데이터 양이 큰 경우
huge data sets
다변량 해석
지극히 유용한 통계적 수법


과거 : 고가의 컴퓨터를 사용할 수 있는 연구자에 국한됨.
현재 : 고기능의 고속 PC의 보급으로 인해 일반인도 이용 가능.

참고 자료

없음
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