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책소개

SPSS를 활용한 회귀분석을 설명한 교재이다. 회귀분석은 주어진 데이터에 적합한 모형을 찾고 반응변수를 잘 설명해 주는 유용한 설명변수들을 발견하고자 할 때 많이 사용되는 통계 분석기법이다. SPSS(PASW) 17.0을 기준으로 작성되었지만 17.0 미만의 하위 버전을 가지고 있는 분석자들도 어려움을 겪지 않게 만들었졌다. 이 책은 회귀분석을 하고자 하는 이들에게 하나의 지침서 역할을 수행하고 분석과정에서 발생할 수 있는 제반 문제들에 대한 해결책을 제시한다.

목차

1장 단순 선형 회귀분석
1.1 SPSS(PASW)와 회귀분석
1.2 단순 선형 회귀모형
1.3 적용 사례 I: 영업 수익성 지수 평가
1.4 SPSS(PASW) 회귀분석 명령문 형식
1.5 잔차분석
1.6 영향력 분석
1.7 적용 사례 II: 행동평점시스템(BSS)과 연체 횟수
1.8 연습 문제

2장 중선형 회귀분석
2.1 중회귀분석이란?
2.2 회귀모형에 대한 추론
2.3 설명변수와 모형 선택 기준
2.4 연습 문제

3장 가변수를 이용한 회귀분석
3.1 가변수란?
3.2 가변수의 개수
3.3 질적 변수들의 상호작용
3.4 가변수 사용의 타당성
3.5 가변수의 활용
3.6 사례 분석
3.7 연습 문제

4장 계층적 중회귀분석
4.1 계층적 중회귀분석이란?
4.2 예제 1: 연봉 데이터
4.3 예제 2: 사회불안장애
4.4 예제 3: 교육기회와 사회경제적 성취(syntax 활용)
4.5 연습 문제

5장 회귀진단
5.1 잔차의 분포
5.2 이상점(outlier)
5.3 다중공선성(multicollinearity)
5.4 영향력 분석
5.5 연습 문제

6장 자료의 변환을 이용한 선형모형
6.1 적합모형의 선형성을 위한 변환
6.2 분산 안정화를 위한 변환
6.3 연습 문제

7장 프로빗과 로지스틱 회귀모형 I
7.1 서론
7.2 프로빗 모형
7.3 로지스틱 회귀모형
7.4 연습 문제

8장 프로빗과 로지스틱 회귀모형 II
8.1 서론
8.2 다항형 로지스틱 회귀분석
8.3 순서형 로지스틱 회귀분석
8.4 연습 문제

9장 비선형 회귀분석
9.1 소개
9.2 모수 추정 방법
9.3 최소제곱 추정량의 성질
9.4 초기치 선택
9.5 모형의 선택
9.6 SPSS(PASW) 실행
9.7 가우스-뉴튼 알고리즘과 데이터분석
9.8 연습 문제

10장 가중 최소제곱 회귀
10.1 회귀분석의 기본 가정
10.2 이분산성(Heteroscedasticity)
10.3 가중 최소제곱 회귀분석
10.4 가중치에 대한 추정
10.5 예제 1: 연간 세금 데이터
10.6 예제 2: 가중치 변수의 활용
10.7 예제 3: 대기오염 데이터
10.8 SPSS(PASW) 가중 최소제곱 명령문 형식
10.9 연습 문제

11장 2단계 최소제곱법
11.1 회귀방정식 시스템
11.2 연립방정식 모형
11.3 연립방정식 모형의 식별
11.4 2단계 최소제곱법(2SLS)
11.5 예제 1: 아이스크림 데이터
11.6 예제 2: GDP 데이터
11.7 SPSS(PASW) 2단계 최소제곱 명령문 형식
11.8 연습 문제

12장 PLS 회귀분석
12.1 서론
12.2 PLS 소개
12.3 PLS 회귀분석
12.4 와인 데이터의 PLS 회귀분석
12.5 PLS 회귀분석을 이용한 판별분석
12.6 SPSS(PASW) PLS 회귀 명령문 형식
12.7 연습 문제

13장 최적 회귀분석
13.1 최적 회귀분석이란?
13.2 사례 분석 1: 카펫 간이청소기 선호도의 중요 요인
13.3 사례 분석 2: 기상 인자와 오존 농도 간의 관계
13.4 사례 분석 3: 능형회귀분석
13.5 SPSS(PASW) 명령문의 활용
13.6 연습 문제

데이터 파일 목록
참고 문헌
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