Function reference • dmtr

데이터 교재 예제 데이터
`austenbooks`	Jane Austen Books.
`binaryclass1_test`	두 범주 테스트 표본 1.
`binaryclass1_train`	두 범주 학습표본 표본 1.
`binaryclass2`	두 범주 학습표본 2.
`binaryclass3_test`	두 범주 테스트 표본 3.
`binaryclass3_train`	두 범주 학습표본 표본 3.
`binaryclass4_inseparable`	두 범주 학습표본 표본 4 - 선형분리불가능.
`binaryclass4_nonlinear`	두 범주 학습표본 표본 4 - 비선형분리.
`binaryclass4_separable`	두 범주 학습표본 표본 4 - 선형분리가능.
`binaryclass5`	두 범주 학습표본 표본 5.
`biometric`	나이, 키, 몸무게 학습표본.
`clusterdata1`	군집분석 데이터 1.
`clusterdata2`	군집분석 데이터 2.
`clusterdata3`	군집분석 데이터 3.
`clusterdata4`	군집분석 데이터 4.
`customerclass_test`	고객 새 표본.
`customerclass_train`	고객 학습표본.
`defecttype`	공정변수-불량 종류 데이터
`financials`	국내 증권회사의 주요 재무제표
`gainchart_group1`	집단별 관측빈도.
`gainchart_yfreq`	실제범주별 관측빈도.
`healthbehavior`	건강 문진
`iris90`	붓꽃 데이터.
`multiplsreg`	다종속변수 학습표본.
`pcrdata`	주성분 회귀분석 학습표본.
`pcusage1`	PC 사용 데이터 1.
`pcusage2`	PC 사용 데이터 2.
`purchasedata_reference`	시장바구니 구매 데이터.
`purchasedata_target`	시장바구니 목표고객 구매 데이터.
`ratingdata_reference`	시장바구니 평점 데이터.
`ratingdata_target`	시장바구니 목표고객 평점 데이터.
`rollsteel`	열연코일 인장강도 데이터.
`student`	학생 평점 학습표본.
`telconnection`	성능변수에 따른 통신 만족도.
`telsatisfaction`	통신서비스 만족도.
`telsatisfaction_range`	통신서비스 만족도 변수 범위.
`trafficviolation`	운전경력에 따른 사고횟수.
`transactiondata`	트랜잭션.
`transactionseq`	고객 시퀀스.
`wordtfidf`	문서별 단어 TF-IDF 가중치.
`wordweight`	사용자 단어 가중치.
판별분석
`fisher_ld()`	피셔 선형 판별 함수.
`fisher_ld_prediction()`	피셔 선형 판별 함수 예측값.
`fisher_ld_threshold()`	피셔 선형 판별 함수 분류 경계값.
`ld_fun()`	범주별 판별함수 - 선형 판별 분석.
`predict_da()`	새 데이터에 대한 범주 예측.
`qd_fun()`	범주별 판별함수 - 이차 판별 분석.
`score_da()`	범주별 판별함수값 계산.
로지스틱 회귀분석
`fit_binary_logistic_regression()`	이분 로지스틱 회귀분석 계수 추정.
`fit_multinom_logistic_regression()`	명목형 로지스틱 회귀분석 계수 추정.
`fit_ordinal_logistic_regression()`	서열형 로지스틱 회귀분석 계수 추정.
`grad_binary_logistic_regression()`	이분 로지스틱 회귀분석 로그우도함수의 gradient.
`loglik_binary_logistic_regression()`	이분 로지스틱 회귀분석 로그우도함수.
`loglik_multinom_logistic_regression()`	명목형 로지스틱 회귀분석 로그우도함수.
`loglik_ordinal_logistic_regression()`	서열형 로지스틱 회귀분석 로그우도함수.
`posterior_binary_logistic_regression()`	이분 로지스틱 회귀분석 사후확률 추정.
회귀분석
`anova_linear_regression()`	다중선형회귀모형 분산분석표.
`evaluate_linear_regression()`	다중회귀모형 선택척도 산출
`fit_linear_regression()`	다중회귀모형 선형 회귀계수 추정
`fn_sum_of_squares_ols()`	회귀 제곱합
`gr_sum_of_squares_ols()`	회귀 제곱합 미분값
`mallows_c()`	맬로우즈 Cp 통계량
`predict_linear_regression()`	다중선형회귀모형 미래반응치 예측.
`select_variables_stepwise()`	다중회귀모형 단계적 선택방법을 통한 회귀모형 입력변수 선택
`test_type2_linear_regression()`	다중회귀모형 Type II 제곱합을 이용한 F 검정
`ttest_linear_regression()`	다중선형회귀모형 회귀계수 검정.
`vif_linear_regression()`	다중회귀모형 분산팽창계수
주성분분석
`fit_pca()`	주성분 분해
`fit_pcr()`	주성분 회귀분석
`nipals_pca()`	NIPALS 알고리즘 - 주성분분해
`predict_pca()`	주성분 스코어 계산.
`predict_pcr()`	주성분 회귀분석 반응치 예측.
부분최소자승 회귀분석
`fit_plsr()`	부분최소자승 회귀분석
`nipals_plsr()`	NIPALS 알고리즘 - 부분최소자승 회귀분석
`nipals_plsr_n()`	NIPALS 알고리즘 - 부분최소자승 회귀분석
기타 함수들
`group_mean()`	범주별 평균벡터. Group mean.
`group_nest()`	범주별 데이터 프레임. Group nest.
`group_summary()`	범주별 통계치. Group summary.
`group_variance()`	범주별 표본 분산-공분산행렬. Within-group variance-covariance matrix.
`pooled_variance()`	합동 분산-공분산행렬. Pooled variance.
`factor_to_matrix()`	범주(factor)형 벡터를 행렬로 변환.
`normalize_to_prob()`	비음행렬의 값을 확률로 변환.
`eval_mad()`	평균절대오차
`eval_mse()`	평균제곱오차
`eval_rmse()`	평균제곱오차의 제곱근

Reference

데이터

판별분석

로지스틱 회귀분석

회귀분석

주성분분석

부분최소자승 회귀분석

기타 함수들