Parametric Statistics Non Parametric Statistics wskim 92ssu ac

모수 통계학과 비모수 통계학 Parametric Statistics, Non. Parametric Statistics 숭실대학교 김완섭 wskim 92@ssu. ac. kr 2010년 2월 17일

도서 제목 Nonparametric Statistics for Non-Statisticians p. 4 의 Parametric vs Nonparametric 분석방법 분류표 Type of Analysis Nonparametric Test Parametric Equivalent Comparing two related samples Wilcoxon signed ranks test T-test for dependent samples Comparing two unrelated samples Mann-Whitney U-test T-test for independent samples Comparing three or more related samples Friedman test Repeated measure ANOVA Comparing there or more unrelated samples Kruskal-Wallis H-test One-way ANOVA Comparing categorical data Chi-square test and Fisher exact test None Comparing two rank-ordered variables Spearman rank-order correlation Pearson product-moment correlation Comparing two variables when one variable is discrete dichotomous Point-biserial correlation Pearson product-moment correlation Comparing two variables when one variable is continous dichotomous Biserial correlation Person product-moment correlation Examining a samples for randomness Runs Test None 4 숭실대 마이닝연구실

도서 제목 Applied Regression Modeling : A Business Approach P 173 -. 회귀분석의 위험 요소들 • 5. 2 Regression Pitfalls – 5. 2. 1 Autocorrelation : 자기상관성 – 5. 2. 2 Multicollinearity : 다중공선성 – 5. 2. 3 Excluding important predictor variables (중요 변수 제외) – 5. 2. 4 Overfitting (과적합) – 5. 2. 5 Extrapolation (외삽법, 보외법) – 5. 2. 6 Missing data 위에서 제시된 6개의 내용 중에서 입력 변수들 간의 관계 때문에 발생하는 문제는 Autocorrelation 과 Multicollineartiy 라고 볼 수 있다. Autocorrelation (자기상관) 은 더빈왓슨 수식으로 진단되며, Multicollinearity (다중공선성)은 VIF (분산팽창계수) 수식으로 진단된다. 9 숭실대 마이닝연구실