다변량분석(방송통신대학교 과제)-30점 만점

소개

"다변량분석(방송통신대학교 과제)"에 대한 내용입니다.

목차

1. 문1(5점). 교재 연습문제 1장(p.37) 1번 (R 이용) 다음은 13개 시중은행에 대한 편리성, 신속성, 친절, 능률, 쾌적, 자동화 등의 점수를 나타내고 있는 자료이다.
(1) 각 변수들의 히스토그램을 그리고 설명하시오.
(2) 산점도행렬 및 상관계수행렬을 구하고, 변수들의 관계를 설명하시오.
(3) 별그림 및 얼굴그림을 그리고 설명하시오.

2. 문2(5점). 교재 연습문제 1장(p.38) 3번 (Python 이용) 자유도가 5인 t-분포를 따르는 난수 100개를 만들어 분석하고자 한다. R과 파이썬을 이용하여 다음에 답하시오.
(1) 난수를 생성하시오
(2) 히스토그램을 그리고 설명하시오.
(3) 상자그림을 그리고 설명하시오.
(4) 줄기-잎 그림을 그리고 설명하시오.

3. 문3(10점). 교재 연습문제 2장(p.75) 1번 (R, Python 이용) R “ade4” 패키지에 있는 “deug” 자료를 이용하여 주성분분석을 실시하고자 한다. 다음에 답하시오.
(1) R을 이용하여 다음과 같이 주성분분석을 실시하고, 분석하시오.
(2) 데이터를 csv 파일로 저장한 후, 파이썬을 이용하여 주성분분석을 실시하고, R의 결과와 비교하시오.

4. 문4(10점). 교재 연습문제 3장(p.122-123) 2번 (R, Python 이용) 다음 자료는 300명의 대학생에게 biology(BIO), geology(GEO), chemistry(CHEM), algebra(ALG), calculus(CALC), statistics(STAT) 6개의 과목에 대해 선호도를 조사한 결과이다. 다음의 자료는 “https://professor.knou.ac.kr/sskim”의 자료실에서 “favoritesubject.csv”를 다운받아 사용할 수 있다. R과 파이썬을 각각 이용하여 인자분석을 실행하고 물음에 답하시오.
(1) 유의한 인자의 수와 그 인자들이 확보하는 정보의 양은 얼마인가?
(2) Varimax 방법을 이용한 결과는 다음과 같다.
(3) Promax 방법을 이용한 결과는 다음과 같다.
(4) 인자들에 적절한 이름은?
(5) 인자분석 결과를 종합적으로 정리하시오.

본문내용

R 코드:
setwd("C:/R")
df = read.csv("C:/R/ex1-1.csv")
variables <- colnames(df)[2:7]
par(mfrow = c(2, 3))
for (var in variables) {
hist(df[[var]], main = paste("Histogram of", var), xlab = var, col = "lightblue", border = "black")
}

결과 해석:
- Convenience
범위: 60-74점
최빈값: 62-66점 구간에서 도수가 3으로 가장 높다.
분포 형태: 대체로 무게중심이 다소 왼쪽으로 치우친 형태를 보인다. 대부분의 수치들이 62-70 구간에 집중되어 있다.

- Accuracy
범위: 55-80점
최빈값: 65-70점 구간에서 도수가 6으로 가장 높다.
분포 형태: 다른 히스토그램에 비해 상대적으로 대칭성을 보인다.

- Kindness
범위: 60-85점
최빈값: 65-70점 구간에서 도수가 7로 가장 높다.
분포 형태: Convenience 히스토그램과 유사하게 무게중심이 왼쪽으로 치우친 형태를 보인다.

- Efficiency
범위: 45-65점
최빈값: 50-55점 구간에서 도수가 5로 가장 높다.
분포 형태: 무게중심이 오른쪽으로 치우친 형태를 보인다. 각 구간 간 도수 차이가 다른 히스토그램과 비교해서 상대적으로 크지 않다.

- Pleasant
범위: 55-80점
최빈값: 60-65점 구간에서 도수가 4로 가장 높다.
분포 형태: 무게중심이 오른쪽으로 치우친 형태를 보인다. 각 구간 간 도수 차이가 다른 히스토그램과 비교해서 상대적으로 크지 않다. Efficienct 히스토그램과 유사한 분포를 띈다.

- Automatic
범위: 54-70점
최빈값: 62-64점 구간에서 도수가 5로 가장 높다.
분포 형태: 무게중심이 다소 오른쪽으로 치우친 형태를 보인다. 66-68점 구간의 데이터는 결측치로 나타난다.

참고자료

· 다변량분석, 김성수, 김현중, 정성석, 이용구 공저, 한국방송통신대학교 출판문화원, 2024
· 요인분석 (Factor Analysis), 동신대학교 도시계획학과(url:
· https://planning.dsu.ac.kr/planning/index.php?pCode=lecturedata&pg=8&mode=fdn&idx=188&num=3)
· https://zephyrus1111.tistory.com/462
· R, 파이썬에서 구현한 주성분분석 결과, varimax, promax 인자분석 결과가 왜 조금씩 다른지에 대해 chatGPT 참고함