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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 다변량분석 2022년 출석과제(만점)

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최초등록일 2024.07.11 최종저작일 2022.03
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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 다변량분석 2022년 출석과제(만점)
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    목차

    1. 문제
    2. 참고 문헌

    본문내용

    2장 연습문제 3번
    다음은 어느 도시의 14개 지역에 대한 사회조사자료이다. 이 자료를 이용하여 다음과 같이 주성분분석을 실시하시오.
    (1) R을 이용하여 다음과 같이 주성분분석을 실시하고 결과를 비교하시오.
    ① 5개 변수들 사이의 상관계수행렬을 구하시오.
    ② 고윳값을 구하고 그 고윳값이 확보하는 정보의 양 및 누적정보량을 구하시오.
    ③ 1보다 큰 고윳값과 그 고윳값들이 확보하는 누적정보의 양을 구하시오.
    ④ 위 결과를 이용하여 주성분분석을 하시오.
    (2) 파이썬을 이용하여 주성분분석을 실시하고 R의 결과와 비교, 분석하시오.

    3장 연습문제 2번
    다음 자료는 300명의 대학생에게 biology(BIO), geology(GEO), chemistry(CHEM), algebra(ALG), calculus(CALC), statistic(STA) 6개의 과목에 대해 선호도를 조사한 결과이다. R과 파이썬을 각각 이용하여 인자분석을 실행하고 물음에 답하시오.
    (1) 유의한 인자의 수와 그 인자들이 확보하는 정보의 양은 얼마인가?
    (2) 인자부하행렬을 구하고 varimax와 promax 방법을 이용하여 인자회전을 실시하고 결과를 비교하시오.
    (3) 인자들에 적절한 이름은?
    (4) 인자분석 결과를 종합적으로 정리하시오.

    4장 연습문제 3번
    세계의 46개 주요 도시에 대한 물가와 소득에 관한 데이터를 아래와 같이 수집하였다.(1991년 기준). R과 파이썬을 각각 이용하여 46개 도시에 대한 군집분석을 다음과 같이 실시하이오.
    (1) 각 변수로 관찰값들을 표준화하시오.
    (2) 최장연결법을 이용하여 도시들을 군집화하고 덴드로그램으로 표현하시오. 몇 개의 군집이 적절하다고 판단되는지 설명하시오.
    (3) K-평균 군집분석방법을 이용하여 4개 군집에 대한 군집분석을 실시하시오.
    (4) K-평균 군집분석의 군집결과를 이용하여 판별분석을 수행하고, 군집분석의 타당성을 설명하시오.

    참고자료

    · R과 파이썬을 이용한 다변량 분석 (김성수 외 2인 공저, 한국방송통신대학교 출판문화원, 2022년)
    · R을 활용한 다변량 자료분석 방법론 (강현철 외 2인 공저, 자유아카데미, 2021년)
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 주성분 분석
      주성분 분석은 다변량 데이터에서 주요 변수들을 추출하고 데이터의 차원을 축소하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 핵심적인 특징을 파악할 수 있으며, 복잡한 데이터를 보다 쉽게 이해할 수 있습니다. 주성분 분석은 데이터 시각화, 차원 축소, 변수 선택 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 기계 학습 및 딥 러닝 모델의 입력 데이터 전처리 과정에서 중요한 역할을 합니다. 주성분 분석은 데이터의 구조와 특성을 이해하는 데 도움을 주며, 복잡한 문제를 보다 단순화하여 해결할 수 있게 합니다.
    • 2. 인자분석
      인자분석은 다변량 데이터에서 잠재적인 요인(factor)을 찾아내는 기법입니다. 이를 통해 관측된 변수들 간의 상관관계를 설명할 수 있는 숨겨진 요인을 발견할 수 있습니다. 인자분석은 심리학, 사회학, 경영학 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 설문조사 데이터 분석에 유용합니다. 인자분석은 데이터의 차원을 축소하고 변수들 간의 관계를 파악할 수 있게 해줌으로써 복잡한 데이터를 보다 쉽게 이해할 수 있게 합니다. 또한 인자분석은 기계 학습 모델의 입력 변수 선택에도 활용될 수 있습니다.
    • 3. 계층적 군집분석
      계층적 군집분석은 데이터 객체들을 유사성에 따라 계층적으로 그룹화하는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 구조와 특성을 파악하는 데 유용하며, 특히 데이터의 사전 정보가 없는 경우에 효과적입니다. 계층적 군집분석은 다양한 응용 분야에서 활용되며, 고객 세분화, 시장 세분화, 이상치 탐지 등에 활용될 수 있습니다. 또한 계층적 군집분석은 군집의 수를 사전에 정하지 않아도 되며, 군집의 구조를 시각적으로 확인할 수 있다는 장점이 있습니다. 이를 통해 데이터의 내재적인 구조를 이해하고 의미 있는 통찰을 얻을 수 있습니다.
    • 4. K-평균 군집분석
      K-평균 군집분석은 데이터 객체들을 K개의 군집으로 분할하는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 유사성을 기반으로 군집을 형성하며, 군집의 수를 사전에 지정해야 한다는 점이 특징입니다. K-평균 군집분석은 계산 복잡도가 낮고 구현이 쉬워 널리 사용되는 기법입니다. 이 방법은 고객 세분화, 시장 분석, 이상치 탐지 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 또한 K-평균 군집분석은 데이터의 특성을 파악하고 의미 있는 군집을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다만 군집의 수를 사전에 지정해야 한다는 점이 한계로 지적될 수 있습니다.
    • 5. 판별분석
      판별분석은 데이터 객체를 사전에 정의된 집단으로 분류하는 기법입니다. 이 방법은 독립변수와 종속변수 간의 관계를 분석하여 새로운 데이터 객체를 가장 적합한 집단으로 분류할 수 있게 해줍니다. 판별분석은 신용 평가, 의료 진단, 마케팅 세분화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 이 방법은 데이터의 특성을 파악하고 의사결정을 지원하는 데 유용합니다. 또한 판별분석은 기계 학습 모델의 입력 변수 선택에도 활용될 수 있습니다. 다만 판별분석은 집단 간 차이가 명확할 때 효과적이며, 집단 간 중복이 있는 경우에는 성능이 저하될 수 있습니다.
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