지구 환경의 현장에서 모니터링 데이터를 수집.분석.해석하는 학생과 연구원들이 통계의 기초적인 배경지식과 함께 SPSS와 MATLAB을 활용하여 데이터를 분석하고 그 결과를 해석하는 일련의 과정을 스스로 습득할 수 있도록 구성하였다.
목차
1부 통계의 기초 1장 환경 데이터 속성 및 통계 기초 1. 환경 데이터의 특성 2. 환경 데이터 분석 3. 기초 통계 (basic statistics) 참고문헌 2장 환경 데이터 분석 소프트웨어 1. SPSS 2. MATLAB 참고문헌
2부 평균 비교분석 3장 가설검정(hypothesis testing) 1. 가설검정이란? 2. 귀무가설과 대립가설 3. 제1종 오류와 제2종 오류 참고문헌 4장 t-검정(t-test) 1. t-검정이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌 5장 분산분석(ANOVA) 1. 분산분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 참고문헌 6장 다변량 분산분석(MANOVA) 1. 다변량 분산분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌 7장 비모수 검정(non-parametric test) 1. 비모스 검정이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌
3부 상관성 활용 분석 8장 상관분석(correlation analysis) 1. 상관분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌 9장 회귀분석(regression analysis) 1. 회귀분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌 10장 곡선일치분석(curve fitting analysis) 1. 곡선일치분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌
4부 시공간 분석 11장 시계열 자료 분석(time-series analysis) 1. 시계열 자료 분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌 12장 시공간분석(spatial and temporal data analyses) 1. 시공간 분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌
5부 다차원 해석 13장 주성분분석(principal component analysis, PCA) 1. 주성분분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 참고문헌 14장 군집분석(cluster analysis) 1. 군집분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌
6부 불확정성 정량화 15장 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation) 1. 몬테카를로 시뮬레이션이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌 16장 민감도 분석(sensitivity analysis) 1. 민감도 분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌 17장 불확실성 분석(uncertainty analysis) 1. 불확실성 분석이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌
7부 기계학습 18장 기타 분석 A. 인공신경망 1. 인공신경망이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? B. Support Vector Machine(SVM) 1. SVM이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? C. 자기 조직화 지도 분석 1. SOM이란? 2. 어떤 데이터에 왜 사용하는가? 3. 어떻게 결과를 얻는가? 4. 어떻게 해석하는가? 참고문헌
부록 Matlab 예제코드 1. t-test 2. ANOVA 3. MANOVA 4. Kruskal-Wallis test 5. Correlation 6. Regression, Curve Fitting, Time Series Analysis: use 'cftool;' 7. Spatial & Temporal Data Analysis 8. Principal Component Analysis 9. Cluster Analysis 10. Monte Carlo Simulation 11. Sensitivity Analysis 12. Artificial Neural Network(ANN) 13. Support Vector Machine(SVM) 14. Self-Organizing Map(SOM)
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