1부 통계의 기초
1장 환경 데이터 속성 및 통계 기초 = 17
1 환경 데이터의 특성 = 18
1-1 시공간 데이터 = 18
1-2 불확실성 = 20
1-3 목적 기반 데이터(data based on the special purpose) = 21
2 환경 데이터 분석 = 22
2-1 도표화(visualization) = 22
2-2 데이터 변환 = 24
3 기초 통계(basic statistics) = 26
3-1 모집단(population)과 표본집단(sample) = 26
3-2 평균, 분산, 표준편차, 변동계수 또는 변이계수 = 26
3-3 모집단 평균, 표본평균, 오차한계 및 표준오차 = 30
3-4 신뢰구간(confidence interval) = 32
참고문헌 = 34
2장 환경 데이터 분석 소프트웨어 = 35
1 SPSS = 37
1-1 데이터 입력(data loading) = 37
1-2 결과 출력(output) = 41
2 MATLAB = 43
2-1 기본 구성 = 44
2-2 m-file = 46
2-3 데이터 입력 = 48
2-4 명령 실행 및 결과 출력 = 49
참고문헌 = 51
2부 평균 비교분석
3장 가설검정(hypothesis testing) = 55
1 가설검정이란? = 56
1-1 정의 = 56
1-2 이해의 예 = 56
1-3 가설의 종류 = 56
2 귀무가설과 대립가설 = 58
2-1 정의 = 58
2-2 이해의 예 = 58
2-3 유의수준(significance level)에 의한 검정 = 59
2-4 해석방법 = 60
3 제1종 오류와 제2종 오류 = 60
3-1 정의 = 61
3-2 이해의 예 = 61
참고문헌 = 62
4장 t-검정(t-test) = 63
1 t-검정이란? = 64
1-1 정의 = 64
1-2 제한 및 가정 = 64
1-3 이해의 예 = 65
1-4 t-검정의 종류 = 65
1-5 t-검정과 F-검정 산출방법 = 70
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 76
3 어떻게 결과를 얻는가? = 77
3-1 SPSS = 77
3-2 MATLAB = 87
4 어떻게 해석하는가? = 91
4-1 단일표본(one-tailed) t-검정 결과의 해석 = 91
4-2 양 표본(two-tailed) t-검정 결과의 해석 = 91
4-3 비대응표본(unpaired) t-검정 결과의 해석 = 92
4-4 대응표본(paired) t-검정 결과의 해석 = 92
4-5 단측(one sample) t-검정 결과의 해석 = 92
4-6 F-검정 결과의 해석 = 93
참고문헌 = 94
5장 분산분석(ANOVA) = 95
1 분산분석이란? = 96
1-1 정의 = 96
1-2 제한 및 가정 = 98
1-3 이해의 예 = 99
1-4 분산분석의 종류 = 99
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 101
3 어떻게 결과를 얻는가? = 102
3-1 SPSS = 102
3-2 MATLAB = 115
4 어떻게 해석하는가? = 120
4-1 일원분산분석(one-way ANOVA) 결과의 해석 = 120
4-2 이원분산분석(two-way ANOVA) 및 다원분산분석(multi-way ANOVA) 결과의 해석 = 120
참고문헌 = 121
6장 다변량 분산분석(MANOVA) = 123
1 다변량 분산분석이란? = 124
1-1 정의 = 124
1-2 제한 및 가정 = 125
1-3 이해의 예 = 125
1-4 다변량 분산분석의 종류 = 126
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 127
3 어떻게 결과를 얻는가? = 128
3-1 SPSS = 128
3-2 MATLAB = 138
4 어떻게 해석하는가? = 139
참고문헌 = 141
7장 비모수 검정(non-parametric test) = 143
1 비모수 검정이란? = 144
1-1 정의 = 144
1-2 제한 및 가정 = 144
1-3 이해의 예 = 145
1-4 비모수 검정의 종류 = 145
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 148
3 어떻게 결과를 얻는가? = 149
3-1 SPSS = 149
3-2 MATLAB = 154
4 어떻게 해석하는가? = 158
참고문헌 = 159
3부 상관성 활용 분석
8장 상관분석(correlation analysis) = 163
1 상관분석이란? = 164
1-1 정의 = 164
1-2 제한 및 가정 = 164
1-3 이해의 예 = 165
1-4 상관분석의 종류 = 166
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 168
3 어떻게 결과를 얻는가? = 169
3-1 SPSS = 169
3-2 MATLAB = 179
4 어떻게 해석하는가? = 183
4-1 피어슨 상관계수 = 183
4-2 스피어만 순위상관계수 = 184
참고문헌 = 185
9장 회귀분석(regression analysis) = 187
1 회귀분석이란? = 188
1-1 정의 = 188
1-2 제한 및 가정 = 189
1-3 이해의 예 = 190
1-4 회귀분석의 종류 = 191
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 192
3 어떻게 결과를 얻는가? = 192
3-1 SPSS = 192
3-2 MATLAB = 204
4 어떻게 해석하는가? = 209
참고문헌 = 210
10장 곡선일치분석(curve fitting analysis) = 211
1 곡선일치분석이란? = 212
1-1 정의 = 212
1-2 이용되는 함수 = 212
1-3 정확성 = 214
1-4 Nash-Sutcliffe 계수 = 216
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 217
3 어떻게 결과를 얻는가? = 218
3-1 SPSS = 219
3-2 MATLAB = 223
4 어떻게 해석하는가? = 240
4-1 지수함수 모형 결과의 해석 = 241
4-2 Gaussian 함수 모형 결과의 해석 = 241
4-3 Custom 함수 모형 결과의 해석 = 242
참고문헌 = 243
4부 시공간 분석
11장 시계열 자료 분석(time-series analysis) = 247
1 시계열 자료 분석이란? = 248
1-1 정의 = 248
1-2 시계열 자료의 특징 = 248
1-3 시계열 자료 분석방법 = 249
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 252
2-1 평균법 = 252
3 어떻게 결과를 얻는가? = 253
3-1 MATLAB = 254
3-2 EXCEL = 263
3-3 SPSS = 265
4 어떻게 해석하는가? = 271
4-1 ARIMA 결과 해석 = 271
참고문헌 = 273
12장 시공간분석(spatial and temporal data analyses) = 275
1 시공간 분석이란? = 276
1-1 정의 = 276
1-2 제한 및 가정 = 277
1-3 이해의 예 = 277
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 277
3 어떻게 결과를 얻는가? = 278
3-1 MATLAB = 279
4 어떻게 해석하는가? = 283
참고문헌 = 284
5부 다차원 해석
13장 주성분분석(PCA) = 289
1 주성분분석이란? = 290
1-1 정의 = 290
1-2 제한 및 가정 = 291
1-3 이해의 예 = 291
1-4 주성분분석의 수학적 이론 = 296
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 300
3 어떻게 결과를 얻는가? = 301
3-1 SPSS = 301
3-2 MATLAB = 313
참고문헌 = 317
14장 군집분석(cluster analysis) = 319
1 군집분석이란? = 320
1-1 정의 = 320
1-2 특징 = 320
1-3 이해의 예 = 321
1-4 군집분석의 분류 = 321
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 325
3 어떻게 결과를 얻는가? = 326
3-1 SPSS = 327
3-2 MATLAB = 345
4 어떻게 해석하는가? = 348
참고문헌 = 349
6부 불확정성 정량화
15장 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation) = 353
1 몬테카를로 시뮬레이션이란? = 354
1-1 정의 = 354
1-2 제한 및 가정 = 354
1-3 이해의 예 = 354
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 356
3 어떻게 결과를 얻는가? = 357
3-1 MATLAB = 357
4 어떻게 해석하는가? = 361
참고문헌 = 361
16장 민감도 분석(sensitivity analysis) = 363
1 민감도 분석이란? = 364
1-1 정의 = 364
1-2 민감도 분석의 종류 = 364
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 368
3 어떻게 결과를 얻는가? = 370
3-1 MATLAB = 370
4 어떻게 해석하는가? = 380
참고문헌 = 381
17장 불확실성 분석(uncertainty analysis) = 383
1 불확실성 분석이란? = 384
1-1 정의 = 384
1-2 제한 및 가정 = 384
1-3 용어의 정의 = 385
1-4 이해의 예 = 385
1-5 불확실성 분석 종류 = 385
1-6 불확실성 보고 = 392
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 392
3 어떻게 결과를 얻는가? = 395
4 어떻게 해석하는가? = 397
참고문헌 = 399
7부 기계학습
18장 기타 분석 = 403
A. 인공신경망 = 404
1 인공신경망이란? = 404
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 406
3 어떻게 결과를 얻는가? = 406
3-1 기본 코드(primary syntax) = 406
3-2 부속 모델(syntax for sub-model) = 410
4 어떻게 해석하는가? = 411
B. Support Vector Machine(SVM) = 413
1 SVM이란? = 413
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 414
3 어떻게 결과를 얻는가? = 414
3-1 기본 코드(primary syntax) = 415
3-2 부속 모델(syntax for sub-model) = 418
4 어떻게 해석하는가? = 420
C. 자기 조직화 지도(SOM) 분석 = 421
1 SOM이란? = 421
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 423
3 어떻게 결과를 얻는가? = 424
3-1 MATLAB = 424
4 어떻게 해석하는가? = 434
참고문헌 = 435
부록
Matlab 예제코드
1. t-test = 440
2. ANOVA = 441
3. MANOVA = 442
4. Kruskal-Wallis test = 442
5. Correlation = 443
6. Regression, Curve Fitting, Time Series Analysis : use 'cftool;' = 445
7. Spatial＆Temporal Data Analysis = 445
8. Principal Component Analysis = 447
9. Cluster Analysis = 448
10. Monte Carlo Simulation = 449
11. Sensitivity Analysis = 450
12. Artificial Neural Network(ANN) = 465
13. Support Vector Machine(SVM) = 468
14. Self-Organizing Map(SOM) = 471
찾아보기 = 475
1장 환경 데이터 속성 및 통계 기초 = 17
1 환경 데이터의 특성 = 18
1-1 시공간 데이터 = 18
1-2 불확실성 = 20
1-3 목적 기반 데이터(data based on the special purpose) = 21
2 환경 데이터 분석 = 22
2-1 도표화(visualization) = 22
2-2 데이터 변환 = 24
3 기초 통계(basic statistics) = 26
3-1 모집단(population)과 표본집단(sample) = 26
3-2 평균, 분산, 표준편차, 변동계수 또는 변이계수 = 26
3-3 모집단 평균, 표본평균, 오차한계 및 표준오차 = 30
3-4 신뢰구간(confidence interval) = 32
참고문헌 = 34
2장 환경 데이터 분석 소프트웨어 = 35
1 SPSS = 37
1-1 데이터 입력(data loading) = 37
1-2 결과 출력(output) = 41
2 MATLAB = 43
2-1 기본 구성 = 44
2-2 m-file = 46
2-3 데이터 입력 = 48
2-4 명령 실행 및 결과 출력 = 49
참고문헌 = 51
2부 평균 비교분석
3장 가설검정(hypothesis testing) = 55
1 가설검정이란? = 56
1-1 정의 = 56
1-2 이해의 예 = 56
1-3 가설의 종류 = 56
2 귀무가설과 대립가설 = 58
2-1 정의 = 58
2-2 이해의 예 = 58
2-3 유의수준(significance level)에 의한 검정 = 59
2-4 해석방법 = 60
3 제1종 오류와 제2종 오류 = 60
3-1 정의 = 61
3-2 이해의 예 = 61
참고문헌 = 62
4장 t-검정(t-test) = 63
1 t-검정이란? = 64
1-1 정의 = 64
1-2 제한 및 가정 = 64
1-3 이해의 예 = 65
1-4 t-검정의 종류 = 65
1-5 t-검정과 F-검정 산출방법 = 70
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 76
3 어떻게 결과를 얻는가? = 77
3-1 SPSS = 77
3-2 MATLAB = 87
4 어떻게 해석하는가? = 91
4-1 단일표본(one-tailed) t-검정 결과의 해석 = 91
4-2 양 표본(two-tailed) t-검정 결과의 해석 = 91
4-3 비대응표본(unpaired) t-검정 결과의 해석 = 92
4-4 대응표본(paired) t-검정 결과의 해석 = 92
4-5 단측(one sample) t-검정 결과의 해석 = 92
4-6 F-검정 결과의 해석 = 93
참고문헌 = 94
5장 분산분석(ANOVA) = 95
1 분산분석이란? = 96
1-1 정의 = 96
1-2 제한 및 가정 = 98
1-3 이해의 예 = 99
1-4 분산분석의 종류 = 99
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 101
3 어떻게 결과를 얻는가? = 102
3-1 SPSS = 102
3-2 MATLAB = 115
4 어떻게 해석하는가? = 120
4-1 일원분산분석(one-way ANOVA) 결과의 해석 = 120
4-2 이원분산분석(two-way ANOVA) 및 다원분산분석(multi-way ANOVA) 결과의 해석 = 120
참고문헌 = 121
6장 다변량 분산분석(MANOVA) = 123
1 다변량 분산분석이란? = 124
1-1 정의 = 124
1-2 제한 및 가정 = 125
1-3 이해의 예 = 125
1-4 다변량 분산분석의 종류 = 126
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 127
3 어떻게 결과를 얻는가? = 128
3-1 SPSS = 128
3-2 MATLAB = 138
4 어떻게 해석하는가? = 139
참고문헌 = 141
7장 비모수 검정(non-parametric test) = 143
1 비모수 검정이란? = 144
1-1 정의 = 144
1-2 제한 및 가정 = 144
1-3 이해의 예 = 145
1-4 비모수 검정의 종류 = 145
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 148
3 어떻게 결과를 얻는가? = 149
3-1 SPSS = 149
3-2 MATLAB = 154
4 어떻게 해석하는가? = 158
참고문헌 = 159
3부 상관성 활용 분석
8장 상관분석(correlation analysis) = 163
1 상관분석이란? = 164
1-1 정의 = 164
1-2 제한 및 가정 = 164
1-3 이해의 예 = 165
1-4 상관분석의 종류 = 166
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 168
3 어떻게 결과를 얻는가? = 169
3-1 SPSS = 169
3-2 MATLAB = 179
4 어떻게 해석하는가? = 183
4-1 피어슨 상관계수 = 183
4-2 스피어만 순위상관계수 = 184
참고문헌 = 185
9장 회귀분석(regression analysis) = 187
1 회귀분석이란? = 188
1-1 정의 = 188
1-2 제한 및 가정 = 189
1-3 이해의 예 = 190
1-4 회귀분석의 종류 = 191
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 192
3 어떻게 결과를 얻는가? = 192
3-1 SPSS = 192
3-2 MATLAB = 204
4 어떻게 해석하는가? = 209
참고문헌 = 210
10장 곡선일치분석(curve fitting analysis) = 211
1 곡선일치분석이란? = 212
1-1 정의 = 212
1-2 이용되는 함수 = 212
1-3 정확성 = 214
1-4 Nash-Sutcliffe 계수 = 216
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 217
3 어떻게 결과를 얻는가? = 218
3-1 SPSS = 219
3-2 MATLAB = 223
4 어떻게 해석하는가? = 240
4-1 지수함수 모형 결과의 해석 = 241
4-2 Gaussian 함수 모형 결과의 해석 = 241
4-3 Custom 함수 모형 결과의 해석 = 242
참고문헌 = 243
4부 시공간 분석
11장 시계열 자료 분석(time-series analysis) = 247
1 시계열 자료 분석이란? = 248
1-1 정의 = 248
1-2 시계열 자료의 특징 = 248
1-3 시계열 자료 분석방법 = 249
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 252
2-1 평균법 = 252
3 어떻게 결과를 얻는가? = 253
3-1 MATLAB = 254
3-2 EXCEL = 263
3-3 SPSS = 265
4 어떻게 해석하는가? = 271
4-1 ARIMA 결과 해석 = 271
참고문헌 = 273
12장 시공간분석(spatial and temporal data analyses) = 275
1 시공간 분석이란? = 276
1-1 정의 = 276
1-2 제한 및 가정 = 277
1-3 이해의 예 = 277
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 277
3 어떻게 결과를 얻는가? = 278
3-1 MATLAB = 279
4 어떻게 해석하는가? = 283
참고문헌 = 284
5부 다차원 해석
13장 주성분분석(PCA) = 289
1 주성분분석이란? = 290
1-1 정의 = 290
1-2 제한 및 가정 = 291
1-3 이해의 예 = 291
1-4 주성분분석의 수학적 이론 = 296
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 300
3 어떻게 결과를 얻는가? = 301
3-1 SPSS = 301
3-2 MATLAB = 313
참고문헌 = 317
14장 군집분석(cluster analysis) = 319
1 군집분석이란? = 320
1-1 정의 = 320
1-2 특징 = 320
1-3 이해의 예 = 321
1-4 군집분석의 분류 = 321
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 325
3 어떻게 결과를 얻는가? = 326
3-1 SPSS = 327
3-2 MATLAB = 345
4 어떻게 해석하는가? = 348
참고문헌 = 349
6부 불확정성 정량화
15장 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation) = 353
1 몬테카를로 시뮬레이션이란? = 354
1-1 정의 = 354
1-2 제한 및 가정 = 354
1-3 이해의 예 = 354
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 356
3 어떻게 결과를 얻는가? = 357
3-1 MATLAB = 357
4 어떻게 해석하는가? = 361
참고문헌 = 361
16장 민감도 분석(sensitivity analysis) = 363
1 민감도 분석이란? = 364
1-1 정의 = 364
1-2 민감도 분석의 종류 = 364
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 368
3 어떻게 결과를 얻는가? = 370
3-1 MATLAB = 370
4 어떻게 해석하는가? = 380
참고문헌 = 381
17장 불확실성 분석(uncertainty analysis) = 383
1 불확실성 분석이란? = 384
1-1 정의 = 384
1-2 제한 및 가정 = 384
1-3 용어의 정의 = 385
1-4 이해의 예 = 385
1-5 불확실성 분석 종류 = 385
1-6 불확실성 보고 = 392
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 392
3 어떻게 결과를 얻는가? = 395
4 어떻게 해석하는가? = 397
참고문헌 = 399
7부 기계학습
18장 기타 분석 = 403
A. 인공신경망 = 404
1 인공신경망이란? = 404
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 406
3 어떻게 결과를 얻는가? = 406
3-1 기본 코드(primary syntax) = 406
3-2 부속 모델(syntax for sub-model) = 410
4 어떻게 해석하는가? = 411
B. Support Vector Machine(SVM) = 413
1 SVM이란? = 413
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 414
3 어떻게 결과를 얻는가? = 414
3-1 기본 코드(primary syntax) = 415
3-2 부속 모델(syntax for sub-model) = 418
4 어떻게 해석하는가? = 420
C. 자기 조직화 지도(SOM) 분석 = 421
1 SOM이란? = 421
2 어떤 데이터에 왜 사용하는가? = 423
3 어떻게 결과를 얻는가? = 424
3-1 MATLAB = 424
4 어떻게 해석하는가? = 434
참고문헌 = 435
부록
Matlab 예제코드
1. t-test = 440
2. ANOVA = 441
3. MANOVA = 442
4. Kruskal-Wallis test = 442
5. Correlation = 443
6. Regression, Curve Fitting, Time Series Analysis : use 'cftool;' = 445
7. Spatial＆Temporal Data Analysis = 445
8. Principal Component Analysis = 447
9. Cluster Analysis = 448
10. Monte Carlo Simulation = 449
11. Sensitivity Analysis = 450
12. Artificial Neural Network(ANN) = 465
13. Support Vector Machine(SVM) = 468
14. Self-Organizing Map(SOM) = 471
찾아보기 = 475