도서소개
최신 트렌드 및 중요도를 반영하여 IBM SPSS Statistics 23에 10여종의 통계적 방법들이 새로 자리잡았습니다.
이 책은 오픈소스 R로 구동되지만 SPSS 환경에서 분석이 구현된 고급 데이터 분석 기법에 대한 내용 및 분석 방법에 대하여 다루고 있습니다.
- 기계학습: 일반화 부스팅 (1장), 밀도기반 군집화 (2장), SVM (12장), 나무와 랜덤 포리스트 (13장)
- 통계모형: 비율회귀 (5장), 영확대 계수모형 (6장), 잠재층 분석 (14장)
- 계량경제: 헤크만 선택모형 (3장), 회귀 불연속 (4장), GARCH 모형 (10장)
- 생존분석: 모수적 생존모형 (7장), 비례위험모형 (8장)
- 기타: 문항반응이론 (9장), 선형계획법 (11장)
저자소개
허명회, 데이타솔루션 컨설팅팀
목차
1장. 일반화 부스팅
2장. 밀도기반 군집화
3장. 헤크만 선택 모형
4장. 회귀 불연속
5장. 비율 회귀
6장. 영 확대 계수 모형
7장. 모수적 생존 모형
8장. 비례위험모형
9장. 문항반응이론
10장. GARCH 모형
11장. 선형계획법
12장. SVM (Support Vector Machine)
13장. 나무와 랜덤포리스트
14장. 잠재 층 분석
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