다변량해석

다변량은 분포적인 변수는 없지만 결과값이 여러가지 있는 것으로 다변량해석이란 조사 중인 각 개인 혹은 각 대상물에 대한 다수의 측정치를 동시에 분석하는 모든 통계적 방법이라 볼 수 있다. 다시 말해 두 개의 변수 이상을 동시에 분석하는 것이다.R-techniques :

주성분 분석(PCA)은 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법이다.

인자분석 또는 요인분석 인자 또는 요인이라고 불리는 잠재적으로 적은 숫자의 관찰되지 않은 변수들로, 관찰된 서로 상관인 변수들 사이에서의 분산을 설명하기 위한 통계학적 방법 공통인자 (Common Factor) : $f_{ik}$ 인자적재 (Factor Loadin

알려진 군집에 따른 다변량 자료행렬 준비각 군집 별 자료의 다변량 정규성 확인각 군집의 공분산행렬의 동질성 확인2와 3단계의 결과에 따라선형판별분석(Linear discriminant analysis, LDA): 정규성 및 공분산의 동질성 모두 성립시이차판별분석(Qua