통계적분석
통계학에서 다루는 실전적인 모델의 원리와 활용, 특히 코어과목으로 꼽히는 회귀분석과 시계열분석을 소개한다. 대부분의 경우 다운로드가 필요없는 기본 내장 데이터로 R 예제코드를 만들어 놓았으니 편하게 복붙해서 익혀보자.
회귀분석
다중회귀분석
잔차분석
다중공선성
파생모델
- 로지스틱 회귀분석
- 비선형회귀분석: 회귀분석에서의 변수 변환
- 🔒(24/05/04) 스파스 회귀
- 🔒(24/05/12) 리지 회귀 Ridge
- 🔒(24/05/20) 라쏘 회귀 LASSO
- 🔒(24/05/28) 압축 센싱
- 🔒(24/06/09) 신디 SINDy
- 🔒(24/06/05) STLSQ
시계열분석
내부요인
외부요인
이분산성
공간통계분석
마테론 스쿨Matheron school
- 공간 과정
- 공간 과정의 정상성
- 배리오그램 $2 \gamma \left( \mathbf{h} \right)$
- 배리오그램의 등방성 $d = \left\| \mathbf{h} \right\|$
- 경험적 배리오그램 $\gamma^{\ast}, \hat{\gamma}$
- 오디너리 크리깅
- 유니버셜 크리깅
구역 데이터 분석
- 근접행렬 Proximity Matrix
- 모란의 I
- 기어리의 C
- 조건부 자기회귀 모형 CAR 모델
- 공간 자기회귀 모형 SAR
- 공간 오차 모형 SEM
- 공간 더빈 모형 SDM
주요 참고문헌
- Banerjee. (2015). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data(2nd Edition)
- Brunton. (2022). Data-Driven Science and Engineering : Machine Learning, Dynamical Systems, and Control(2nd Edition)
- Cryer. (2008). Time Series Analysis: With Applications in R(2nd Edition)
- Hadi. (2006). Regression Analysis by Example(4th Edition)
- James. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
전체 포스트
- 공간 데이터 분석이란?
- 공간 과정
- 공간 과정의 정상성
- 배리오그램의 정의
- 배리오그램의 등방성
- 세미배리오그램의 모형들
- 경험적 배리오그램
- 공간데이터분석에서 크리깅이란?
- 유니버설 크리깅
- R 회귀분석에서 not defined because of singularities 해결
- 지구통계학에서의 PROJ 소개
- 상관관계가 없다고 독립인 것은 아니다
- 회귀분석이란?
- 계획행렬
- 적합치, 예측치, 잔차, 오차
- 단순회귀분석
- R 에서 단순회귀분석 결과 보는 법
- 다중회귀분석
- R 에서 다중회귀분석 결과 보는 법
- 회귀분석의 모형진단
- 모형진단으로 확인하는 잔차의 선형성
- 모형진단으로 확인하는 잔차의 등분산성
- 모형진단으로 확인하는 잔차의 독립성
- 모형진단으로 확인하는 잔차의 정규성
- 질적변수를 포함한 회귀분석
- 회귀분석에서의 교호작용
- 비선형회귀분석: 회귀분석에서의 변수 변환
- 다중공선성
- 분산팽창인자 VIF
- 통계학에서의 주성분분석
- R 에서 주성분회귀분석하는 법
- 통계적 분석에서의 변수 선택 절차
- 통계적 분석에서의 변수 선택 기준
- 로지스틱 회귀분석
- R 에서 로지스틱 회귀분석 결과 보는 법
- 시계열분석이란
- 시계열분석에서의 백색 잡음
- 시계열분석에서의 정상성
- 이동평균과정
- 자기회귀과정
- 아르마 모형
- 시계열분석에서의 차분
- 시계열분석에서의 변환
- 아리마 모형
- 계절형 아리마 모형
- 아리마 모형에서의 드리프트
- R 에서 아리마 모형으로 시계열 분석하는 법
- R 에서 아리마 모형으로 얻은 시계열 분석 결과 보는 법
- R 에서 아리마 모형으로 예측하는 법
- 아르마 모형의 가역성
- 자기상관함수
- 편자기상관함수
- 확장자기상관함수
- R 에서 EACF를 사용한 ARMA 모형 선택법
- 아리마 모형에 대한 잔차분석
- 시계열 회귀 분석
- 교차상관함수
- 사전백화
- 시계열회귀분석에서의 허위 상관관계
- 개입 분석
- 스텝 함수와 펄스 함수
- 시계열분석의 애디티브 아웃라이어
- 시계열분석의 이노베이티브 아웃라이어
- 동적 회귀 모형
- 시계열분석에서의 이분산성과 변동성 군집현상
- 아치 이펙트
- 시계열 분석에서의 가치 모형
- R 에서 가치 모형으로 시계열 분석 하는 법
- QGIS로 shp 파일 열어보는 방법
- 회귀계수의 정의와 추정량의 공식 유도
- 다중회귀분석에서 잔차의 분산에 대한 추정량과 회귀계수의 표준오차
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