이 책은 다변량분석에 관한 일반적으로 널리 쓰이는 기법들로 구성되어 있다. 소위 다변량 분석은 과거의 기록 데이터와 새로 계획적으로 수집한 데이터의 어느 쪽에도 적용가능한 기법이다. 수치로 표시되는 양적 데이터는 말할 것도 없고, 수치로는 표현하기 어려운 질적 데이터도 코드화를 통해서 처리할 수 있는 유연성이 높은 기법이다.

서울대학교 공과대학 졸업(공학사), 고려대학교 대학원 수료(경영학박사), 일본 쓰쿠바대학 대학원 수료(경영공학 박사과정)했다. 일본 문부성 통계수리연구소 객원연구원, 일본 동경대학 사회과학연구소 객원교수, 러시아 극동대학교 한국학대학 교환교수, 중국 중국해양대학 관리학원 객좌교수, 국방과학연구소 연구원을 역임했다. 현재 경기대학교 경상대학 경영학과 명예교수, 한국제안활동협회 회장이다.

주요저서로 『Amos로 배우는 구조방정식모형』, 『SPSS를 활용한 주성분분석과 요인분석』, 『Excel 및 SPSS를 활용한 다변량분석 원리와 실천』, 『SPSS를 활용한 연구조사방법』, 『SPSS를 활용한 고급통계분석』, 『제4차 산업혁명을 이끌어가는 스마트컴퍼니』, 『제4차 산업혁명의 핵심동력 - 장수기업의 소프트파워-』, 『제4차 산업혁명의 기린아 기술자의 왕국 혼다』, 『제4차 산업혁명의 총아 제너럴 일렉트릭』, 『망령의 포로 문재인과 아베신조』, 『프로파간다의 달인』, 『3년의 폭정으로 100년이 무너지다』 등이 있다.

Chapter 01 다중회귀분석

1. 개요
2. 데이터와 분석의 목표
3. 다중회귀분석을 위한 순서

Chapter 02 계층형 신경망

1. 개요
2 데이터와 분석의 목표
3. 신경망 분석을 위한 순서

Chapter 03 로지스틱 회귀분석 입문

1. 개요
2. 데이터와 분석의 목표
3. 로지스틱 회귀분석을 위한 순서

Chapter 04 로지스틱 회귀분석 설명변수의 선택

1. 모든 가능한 회귀
2. 축차변수선택법

Chapter 05 로지스틱 회귀분석의 유의점

1. 다중공선성
2. 완전 분리
3. 이상치와 영향도
4. ROC 곡선

Chapter 06 일반화 선형모형

1. 일반화 선형모형에 의한 로지스틱 회귀분석
2. 일반화 추정방정식에 의한 로지스틱 회귀분석

Chapter 07 로지스틱 회귀분석의 확장

1. 다항 로지스틱 회귀분석
2. 순서 로지스틱 회귀분석

Chapter 08 의사결정나무

1. 개요
2. 데이터와 분석의 목표
3. 의사결정나무를 위한 순서

Chapter 09 주성분분석

1. 개요
2. 데이터와 분석의 목표
3. 주성분분석을 위한 순서
4. 주성분분석과 관능평가

Chapter 10 요인분석

1. 개론
2 데이터와 분석의 목표
3. 요인분석을 위한 순서(주축요인추출법)
4. 요인분석을 위한 순서(최대우도법)

Chapter 11 군집분석

1. 군집분석의 기초지식
2. 군집분석의 실제
3. 비계층적 K-평균 군집분석법

Chapter 12 다차원척도법

1. 다차원척도법의 기초지식
2. 다차원척도법의 실제

Chapter 13 대응분석

1. 대응분석과 분할표
2. (0, 1)형 데이터의 대응분석

Chapter 14 신뢰성분석

1. 신뢰성과 타당성
2. 신뢰성분석의 실제

Chapter 15 결측값의 처리

1. 앙케트 조사와 결측값
2. 추가처리 기능

● 참고문헌
● Index