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엑셀로 하는 회귀분석 요약정보 및 구매

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제조사 에이콘출판
원산지 국내산
브랜드 에이콘출판
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    엑셀로 하는 회귀분석

    9791161751979.jpg

    도서명:엑셀로 하는 회귀분석
    저자/출판사:콘래드,칼버그/에이콘출판
    쪽수:432쪽
    출판일:2018-08-27
    ISBN:9791161751979

    목차
    1장. 변동 측정: 값들이 얼마나 다른가
    __어떻게 변동이 측정되는가
    ____편차의합(Sum of Deviations)
    ____편차제곱의합(Summing Squared Deviations)
    ____제곱의합에서 분산으로
    ____VAR.P()와 VAR.S() 함수의 사용
    __표준편차
    __평균의 표준오차
    ____z-점수와 z-값
    ____t-값

    2장. 상관관계
    __상관관계 측정
    ____상관관계의 강도 나타내기
    ____상관관계의 방향 결정
    __상관관계 계산
    ____1단계: 공분산
    ____부호에 주의하라
    ____공분산에서부터 상관계수까지
    ____CORREL() 함수의 사용
    ____상관관계에서의 편향 이해하기
    ____상관관계에서 선형성과 특이점 체크
    ____차트를 그릴 때 조심해야 하는 부분
    __상관관계와 인과관계
    ____원인의 방향
    ____제3의 변수
    __범위의 제한

    3장. 단순회귀분석
    __상관관계와 표준점수를 이용한 예측
    ____예측 계산하기
    ____본래 단위로 변환
    ____예측 일반화
    __회귀계수와 절편을 이용한 예측
    ____SLOPE() 함수
    ____INTERCEPT() 함수
    __공유분산
    ____표준편차, 리뷰
    ____제곱의합 자세히 보기
    ____제곱의합은 가산적이다
    ____단순회귀분석에서의 R2
    ____잔차제곱의 합과 그룹내제곱의 합
    __TREND() 함수
    ____TREND()에 배열 입력하기
    ____TREND()의 new x’s 인자
    ____TREND()의 const 인자
    ____제로-상수 회귀 계산
    __부분상관과 준부분상관
    ____부분상관
    ____준부분상관 이해하기

    4장. LINEST() 함수
    __배열을 입력받는 LINEST()
    ____배열 수식의 메커니즘 이해하기
    ____실수 목록
    __LINEST()와 SLOPE(), INTERCEPT()의 비교
    __회귀계수의 표준오차
    ____회귀계수의 표준오차의 의미
    ____0의 회귀계수
    ____모집단의 회귀계수가 0일 확률 측정하기
    ____주관적인 결정으로서의 통계적인 추론
    ____t-비와 F비
    ____간격척도와 명목척도
    __상관관계의 제곱, R2
    __추정의 표준오차
    ____t분포와 표준오차
    ____잔차의 표준편차로서의 표준오차
    ____등분산성: 균등하게 퍼짐
    ____LINEST()의 F비의 이해
    __분산분석과 F비의 일반적인 사용
    ____분산분석과 회귀에서의 F비
    ____회귀에서 제곱의합의 분할
    ____분산분석에서의 F비
    ____회귀분석에서의 F비
    ____F비와 R2의 비교
    __일반선형모델, ANOVA, 회귀분석
    __LINEST()의 기타 보조 통계량

    5장. 다중회귀분석
    __합성 예측변수
    ____단일 예측변수에서 다중 예측변수로의 일반화
    ____오차제곱의합의 최소화
    __추세선의 이해
    __LINEST() 결과를 워크시트에 매핑하기
    __다중회귀분석을 기초부터 만들어 가기
    ____변수를 상수로 고정하기
    ____두 개의 예측변수가 있는 회귀에서의 준부분상관
    ____제곱의합 구하기
    ____R2과 추정의 표준오차
    ____F비와 잔차자유도
    ____회귀계수의 표준오차 계산
    ____몇 가지 추가 예제
    __회귀계수의 표준오차 사용
    ____양쪽꼬리검정
    ____한쪽꼬리검정
    __예측변수를 평가하기 위한 모델 비교 접근법 사용
    ____모델 통계량 얻기
    ____R2 대신 제곱의합을 사용
    __R2의 축소 추정

    6장. 회귀분석에 관한 가정과 주의 사항
    __가정에 관하여
    ____강건성: 문제가 되지 않을 수도 있다
    ____가정과 통계적 추론
    __허수아비
    __비선형과 기타 분포 다루기
    __균등퍼짐 가정
    ____더미코딩 사용
    ____회귀 접근법과 t-검정 접근법 비교
    ____같은 목적지를 향하는 두 개의 경로
    __불균등 분산과 표본 크기
    ____불균등퍼짐: 보수적 검정
    ____불균등퍼짐 : 진보적인 검정
    ____불균등퍼짐과 균등 표본 크기
    ____분석 도구 대신 LINEST() 사용
    ____T.DIST() 함수들 간의 차이 이해
    ____웰치의 보정 사용
    ____TTEST() 함수

    7장. 회귀분석을 이용한 그룹 평균 간 차이 검정
    __더미코딩
    ____더미코딩의 예
    ____벡터 자동으로 채우기
    ____던네트 다중비교 과정
    __효과코딩
    ____0 대신 -1로 코딩
    ____일반선형모델과의 관계
    ____효과코딩으로 다중비교
    __직교코딩
    ____대비 설정하기
    ____ANOVA를 통한 계획된 직교대비
    ____LINEST()를 사용한 계획된 직교대비
    __요소분석
    ____직교코딩을 사용한 요소분석
    ____효과코딩으로 요인분석
    __통계적 검증력, 제1종 오류, 제2종 오류
    __통계적 검증력 계산하기
    ____통계적 검증력 높이기
    __불균등한 셀 크기 다루기
    ____회귀 접근법 사용
    ____순차적 분산 할당

    8장. 공분산분석
    __결과 대조
    ____ANCOVA 도표화
    __일반적인 ANCOVA 구조화
    ____공변량 없이 분석
    ____공변량을 포함한 분석
    __회귀를 사용한 ANCOVA 구조화
    __공통 회귀선 확인
    ____분석 요약
    __조정된 평균 검정: ANCOVA에서 계획된 직교코딩
    __회귀접근법을 사용한 ANCOVA와 다중비교
    __계획된 비직교대비를 통한 다중비교
    __사후 비직교대비를 통한 다중비교
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