Multivariate_Analysis

2023년 봄학기에 수강한 다변량분석 수업이며, 매주 수업에서 배운 내용을 직접 파이썬으로 구현하는 과제를 수행하였습니다. 대부분 직접 패키지를 쓰지 않고 함수를 짜서 분석하는 것입니다.

과제 및 파이썬 코드는 위의 폴더에 있으며 아래는 수업 때 다룬 내용을 큰 주제 위주로 작성하였습니다.

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1. Sample Covariance and Sample Correlation

   • Implement sample mean vector, sample covariance matrix function
   • Test the significance of correlation by own function

2. Multivariate Normal Distribution

   • Test of Normality
     • Implement Q-Q plot, normality test, transformation(Box-Cox)

3. One sample Tests for the Mean vector and the Covariance Matrix

   • Implement Hotelling' t^2 test of a mean vector
   • Hypothesis test of a mean vector
   • Profile Analyis

4. Multivariate Analysis of Variance (MANOVA)

   • Comparing mean vectors from two populations
   • Simultaneous confidence intervals
   • One-way MANOVA

5. Multivariate Regression

6. Principal Components Analyis (PCA)

7. Factor Analysis (FA)

8. Discriminant Analysis (DA)

9. Cluster Analyis