범주형 자료분석
- 두 범주형 변수가 서로 상관이 있는지 독립인지 판단 : 카이제곱검정
- 분석하고자 하는 대상들이 두 집단으로 나눠진 경우, 개별관측치들이 어느 집단으로 분류될 수 있는지를 분석 : 로지스틱 회귀분석
다변량분석
다변량 분산분석
- 두 개 이상의 범주형 독립변수와 다수의 계량적 종속변수 간 관련성을 동시에 알아볼 때 이용되는 통계적 방법
- 두 개 이상의 계량적 종속변수에 대한 각 집단의 반응치의 분산에 대한 가설을 검정하는데 매우 유용
군집분석
- 집단이 사전에 정의되어 있지 않다.
시계열 분석
정상성 : 평균과 분산이 일정함. (stationarity)
- 시계열 데이터의 평균이 일정하지 않으면, 변환을 통해 정상성을 가지게 할 수 있다.
자기상관성 : 시계열이 시차값 사이에 선형관계를 보이는 성질
- 이런 성질이 없는 것을 백색잡음(white noise)이라고 한다.
자기회귀모형
- 일정 시점전 자료가 현재 자료에 영향을 미친다는 가정 하에 설계.
베이지안 분석
- 모든 나이브 베이즈 분류기는 공통적으로 모든 특성값이 독립사건임을 가정.
딥러닝 분석
최초 신경망 : 시작점에 상관없이 항상 일정한 형태의 결과를 보여준다.
- 현재의 신경망 : 이러한 문제를 해결
비정형 분석
- 웹 마이닝
- 텍스트 마이닝
- 리얼리티 마이닝 : 통화/메시징 등 커뮤니케이션 데이터에서 사회적 행위를 마이닝.
앙상블 분석
- 배깅 : 샘플을 여러번 뽑아 그 결과물을 집계
비모수 통계
- 많은 표본을 추출하기 어려운 경우 사용