INPIXON
SYSTAT 13.2 통계
통계
기술 통계
열
- 산술 평균, 중앙값, 합계 및 사례 수
- 최소, 최대, 범위 및 분산
- 변동 계수, 평균의 표준 오차
- 평균의 조정 가능한 신뢰 구간
- 표준 오차를 포함한 왜곡도, 첨도
- 샤피로-윌크 정상성 테스트
- 앤더슨-달링 정상성 테스트
- 다변량 스큐어런스 및 첨도, 이들의 유의성 테스트
- 다변량 정규성 검증을 위한 헨제-지르클러 테스트
- N- & P- 타일: 클리블랜드, 가중 평균 1, 가중 평균 2, 가중 평균 3, 가장 근접, 경험적 CDF, 경험적 CDF(평균)
- 트리밍, 기하학적, 하모닉 수단
- 줄기 및 잎사귀 디스플레이
- 부트스트랩 추정치, 편향, 표준 오차 및 신뢰 구간, 추정치 히스토그램
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
행
- 산술 평균, 중앙값, 합계 및 사례 수
- 최소, 최대, 범위 및 분산
- 변동 계수, 평균의 표준 오차
- 평균의 조정 가능한 신뢰 구간
- 표준 오차를 포함한 왜곡도, 첨도
- 샤피로-윌크 정상성 테스트
- 앤더슨-달링 정상성 테스트
- 다변량 스큐어런스 및 첨도, 이들의 유의성 테스트
- 다변량 정규성 검증을 위한 헨제-지르클러 테스트
- N- & P- 타일: 클리블랜드, 가중 평균 1, 가중 평균 2, 가중 평균 3, 경험적 CDF, 경험적 CDF(평균), 가장 가까운 타일
- 트리밍, 기하학적, 하모닉 수단
- 줄기 및 잎사귀 디스플레이
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
- 부트스트랩 추정치, 편향, 표준 오차 및 신뢰 구간, 추정치 히스토그램
MANOVA
- 다양한 디자인 처리
- 반복 측정 분석 수행
- 누락된 셀 설계를 위한 수단 모델
- 그룹 내 및 그룹 간 테스트
- 맨코바
- AIC, AICc, BIC 계산
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
일반 선형 모델
- 모든 일반 선형 모델 Y = XB+e
- 일반적인 선형 가설 ABC' = D
- 범주형 및 연속형 변수 혼합
- 단계별 모델 구축
- AIC, AICc, BIC 계산
- 사후 테스트
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
- 선형 회귀 및 분산 분석도 참조하세요.
혼합 모델 분석
- 분산 성분 및 선형 혼합 모델 구조
- 매개변수 추정 기준
- 최대 가능성(ML)
- 제한적 최대 가능성(REML)
- 분산 성분의 경우 MIVQUE(0)
- 분산 성분의 경우 분산 분석(ANOVA)
- 이러한 추정치를 기반으로 한 신뢰 구간 및 가설 테스트
- 무작위 효과의 공분산 행렬 구조
- 분산 구성 요소
- 대각선
- 복합 대칭
- 비정형
- 에러 행렬의 구조체:
- 분산 구성 요소
- 복합 대칭
- AIC, AICc, BIC 계산
판별 분석
- 기존 판별 분석(선형 또는 이차)
- 이전 확률, 대비
- 출력: F 통계, F 행렬, 고유값, 공적 상관 관계, 공적 점수, 분류 행렬, 윌크스 람다, 로리-호텔링, 필라이 및 윌크스 추적, 잭나이프를 포함한 분류 테이블, 공적 변수, 공분산 및 상관 관계 행렬, 후행 확률 및 마할라노비스 거리 등
- 단계별 모델링: 자동, 전진, 후진 및 대화형 단계별 모델링
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
- 강력한 판별 분석
- 데이터 집합에 이상값이 있는 것으로 의심되는 경우 유용합니다.
- 선형 또는 이차 분석
- 강력한 마하라노비스 거리, 가중치, 예측된 그룹 멤버십을 저장하세요.
클러스터 분석
- 계층 구조
- 거리 측정: 유클리드, 퍼센트, 감마, 피어슨, R 제곱, 민코프스키, 카이제곱, 피제곱, 절대, 앤더버그, 자카드, 마하라노비스, RT, 러셀, SS
- 마하라노비스 거리 계산을 위한 공분산 행렬을 지정하는 추가 옵션
- 연결 방법: 단일, 전체, 중심, 평균, 중앙값, 구, 플렉서블 베타, K-지역, 균일, 가중값
- 지정된 노드 및 트리 높이에 따라 클러스터 트리 자르기
- 클러스터 유효성에 대한 5가지 지표: RMSTTD, 던, 데이비스-볼딘, 의사 F, 의사 T2
- 빠른 그래프: 덴드로그램, 행렬 및 극좌표
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
- K-평균 및 K-중앙값
- 거리 측정: 유클리드, MWSS, 감마, 피어슨, R 제곱, 밍코프스키, 카이제곱, 피제곱, 절대, 마하라노비스
- 마하라노비스 거리 계산을 위한 공분산 행렬을 지정하는 추가 옵션
- 초기 시드는 없음, 첫 번째, 마지막 또는 임의의 k, 임의 또는 계층적 세분화, 주성분, 파티션 변수, 파일에서 중에서 지정할 수 있습니다.
- 빠른 그래프: 병렬 좌표 및 평균/표준 편차 프로필 플롯
- 애디티브 트리
- 입력: 유사도, 비유사도 행렬
- 퀵 그래프: 덴드로그램
요인 분석
- 주성분, 반복된 주축, 최대 가능성
- 회전: 바리맥스, 쿼티맥스, 이콰이맥스, 직교맥스, 오블리민
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
시계열
- 평활화: 최저값, 이동 평균, 이동 중앙값, 지수 함수
- 계절별 조정
- 푸리에 변환 및 역 푸리에 변환
- 박스-젠킨스 아리마 모델
- 자동 회귀, 차이 및 이동 평균 매개 변수 지정
- 예측 및 표준 오차
- 다항식 분포 지연
- 추세 분석: 비계절 데이터에 대한 맨-켄달 테스트, 센 기울기 추정기를 사용한 계절별 켄달 및 동질성 테스트
- 빠른 그래프: 계열 플롯, 자동 상관 관계, 부분 자동 상관 관계, 교차 상관 관계, 주기 도표
누락된 가치 분석
- EM 알고리즘
- 회귀 전치
- 추정치, 상관관계, 공분산, SSCP 매트릭스 저장하기
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
품질 분석
- 히스토그램, 파레토 차트, 박스형 및 수염형 플롯
- 제어 차트: 실행 차트, 셰와트 제어 차트, 평균 실행 길이, 작동 특성 곡선, 누적 합계 차트, 이동 평균, 예상 가중 이동 평균, X-MR 차트, 회귀 차트, TSQ
- 프로세스 역량 분석
생존 분석
- 비모수: 카플란-마이어, 넬슨-알렌 및 신뢰 구간이 있는 보험수명표
- 턴불 KM 추정치(EM)
- 누적 위험 및 로그 누적 위험
- 콕스 회귀, 파라메트릭 모델: 지수, 가속 지수, 와이블, 가속 와이블, 로그 정규, 로그 로지스틱
- 유형 I, II, III 검열
- 계층화, 시간 종속 공변량
- 전진, 후진, 자동 및 대화형 단계적 회귀
- AIC, AICc, BIC 계산
- 빠른 그래프: 생존 함수, 사분위수, 신뢰도 및 위험도 플롯, 콕스-스넬 잔차 플롯
응답 표면 메서드
- 여러 요인에 대한 하나 이상의 응답에 이차 다항식을 맞춥니다.
- 출력: 회귀 계수, 분산 분석, 유의성 테스트
- 표준(각 응답에 대해) 또는 바람직성(모든 응답에 대해 공동으로) 분석을 사용하여 최적의 요인 설정을 사용합니다,
- 빠른 그래프: 바람직성 플롯
- 하나 이상의 요소에 대한 고정 설정이 있는 윤곽선 및 서피스 플롯
경로 분석(RAMONA)
- 공분산 또는 상관 관계 행렬 분석하기
- MWL(최대 위샤트 가능성)
- GLS(일반화된 최소자승법)
- OLS(최소자승법)
- ADFG(점근 분포 자유 추정 편향, 그래미안)
- ADFU(편향되지 않음)
조인트 분석
- 모노토닉, 선형, 로그 및 전력
- 스트레스 및 타우 손실 기능
- 빠른 그래프: 유틸리티 함수 플롯
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
다차원 스케일링
- 양방향 스케일링: 크루스칼, 구트만, 영
- 3방향 스케일링: INDSCAL
- 비계량 전개
- EM 추정
- 비율 데이터의 파워 스케일링
- 빠른 그래프: MDS 플롯, 셰퍼드 다이어그램
지각 매핑
- MDPREF
- 기본 설정 매핑(벡터, 원, 타원)
- 프로크루스테스 및 표준 회전
- 빠른 그래프: 바이플롯
좌표를 사용한 부분 정렬된 스칼라그램 분석(POSAC)
- 구트만-샤이 알고리즘; 자동 직렬화
- 빠른 그래프: 항목 플롯
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
테스트 항목 분석
- 클래식 분석
- 1변수 및 2변수 로지스틱 모델
- 빠른 그래프: 항목 플롯
신호 감지 분석
- 모델: 일반, 카이제곱, 지수 모델
- 빠른 그래프: 수신기 작동 특성 곡선
공간 통계
- 2D 및 3D 배리그램, 크리깅 및 시뮬레이션
- 바리오그램 유형: 세미, 공분산, 상관관계, 일반 상대, 쌍별 상대, 세미 로그, 세미 마도그램
- 반변량 모델: 구형, 지수, 가우스, 파워 및 홀 효과
- 크리깅 유형: 단순, 일반, 비고정 및 드리프트
- 빠른 그래프: 변수그램 및 윤곽선 플롯
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
분류 및 회귀 트리
- 손실 함수: 최소제곱, 트림된 평균, LAD, 파이 계수, 지니 지수, 투잉
- 빠른 그래프: 분할 통계 및 색상으로 구분된 하위 그룹 밀도(박스, 점, 디트, 지터, 스트라이프)를 포함한 고유한 트리 모바일
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
몬테카를로(애드온)
- 메르센-트위스터 난수 생성기
- 다변량 무작위 샘플링: 다항식, 이변량 지수, 디리클레, 다변량 정규 및 위샤트 분포
- IID 몬테카를로: 두 가지 일반 알고리즘 - 거부 샘플링과 적응형 거부 샘플링(ARS)
- 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC): 메트로폴리스-헤이스팅스(M-H) 및 깁스 샘플링 알고리즘
- 몬테카를로 통합
품질 분석(애드온)
- 게이지 R&D 연구
- 시그마 측정
- 타구치의 손실 함수
- 타구치의 온라인 제어 - 베타 수정, 타구치의 손실/절약
확률 계산기
- 9개의 단변량 이산 확률 분포와 28개의 연속 확률 분포에 대한 확률 밀도 함수, 누적 분포 함수, 역 누적 분포 함수 및 상꼬리 확률을 계산합니다.
- 빠른 그래프: 확률 밀도 함수 및 연속 분포의 누적 분포 함수 그래프
실험 설계
- 동적 마법사를 사용하여 클래식 및 고급 DOE 중에서 선택
- 최적의 설계
- 완전 및 불완전한 요인 설계
- 라틴 정사각형 디자인, 요소당 3~12단계
- 상자 및 사냥꾼 2단계 불완전한 디자인
- 타구치 디자인
- 플라켓과 버먼 디자인
- 혼합: 격자, 중심, 축 및 스크리닝
- 응답 표면 디자인: 박스-벤켄 및 중앙 복합 설계
무작위 샘플링
- 메르센-트위스터 난수 생성기
- 주어진 매개 변수를 가진 9개의 단변량 이산 분포와 28개의 단변량 연속 분포 목록에서 무작위 샘플링합니다.
전력 분석
- 지정된 파워를 얻기 위한 샘플 크기 결정하기
- 단일 샘플 크기 또는 다양한 샘플 크기에 대한 검정력 결정
- 비율, 상관관계, t-테스트, z-테스트, 분산 분석(단방향 및 양방향) 및 일반 디자인
- 수단 및 다양한 옵션에 대한 가설 테스트를 준수합니다.
- 단면 및 양면 대안
- 빠른 그래프: 파워 곡선
피팅 분포
- 주어진 또는 추정된 매개 변수가 있는 9개의 이산형 및 21개의 연속형 단변량 분포
- 빠른 그래프: 피팅 중 각각의 관측된 주파수와 예상 주파수를 그래프로 표시합니다.
- 카이제곱 및 콜모고로프-스미르노프 적합도 테스트, 정상, 로그 정상 및 로지트 정상에 대한 샤피로-윌크 정상성 테스트
분산분석
- 디자인: 불균형, 무작위 블록, 완전 블록, 부분 요인, 혼합 모델, 중첩, 분할 플롯, 라틴 사각형, 크로스오버 및 체인지 오버, 호텔링의 T2
- 분산분석
- 누락된 셀 설계를 위한 수단 모델
- 반복 측정: 단방향, 두 개 이상의 요인, 세 개 이상의 요인
- 정규성 및 동질성 가정을 테스트하는 옵션
- 제곱의 유형 I, II 및 III 합계
- 자동 이상값 및 영향력 있는 지점 탐지
- AIC, AICc, BIC 계산
- 다중 비교 테스트 - Tukey-Kramer HSD, Bonferroni, Fisher's LSD, Scheffe, Dunnett, Sidak, Tukey's b, Duncan, R-E-G-W-Q, Hochberg GT2, Gabriel Students-Newman_Keuls, Tamhane T2, Games-Howell, Dunnett의 T3
- 인접 차이, 지정된 순서 및 메트릭의 다항식, 합계, 사용자 지정, 헬머트, 역헬머트, 편차 및 단순 대비에 대한 신뢰 구간 및 가설 테스트
- 빠른 그래프: 최소 -제곱은 다음을 의미합니다.
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
교차 분석 및 연관성 측정 방법
- 원웨이, 투웨이 및 멀티웨이 테이블
- 행 및 열 빈도, 백분율, 예상 값 및 편차
- 레이아웃을 나열하고, 카테고리를 정렬하고, 누락된 간격을 포함한 간격을 정의합니다.
- 2 x 2 표: 확률 비율 카이제곱, 예이츠, 피셔의 검정, 확률 비율, 율의 Q
- 테이블 2개 코크란 테스트
- R X R 테이블: 맥네마 테스트, 코헨의 카파
- r x c 테이블, 정렬되지 않은 레벨: 파이, 크레이머의 V, 우연성, 굿맨-크루스칼의 람다 및 불확실성 계수
- R X C 정렬 레벨: 스피어먼의 로, 굿맨-크루스칼의 감마, 켄달의 타우-b, 스튜어트의 타우-c, 서머스의 D
- 멀티웨이 테이블: 맨텔-헨젤 테스트
- 개수 및 백분율 표
- 행 종속 및 대칭 통계
- 셀 통계
- 신뢰 구간과 함께 양방향 테이블에 대한 연결 측정값, 지정된 신뢰 수준
- 표준화된 테이블(세 번째 변수의 효과를 통제한 후의 양방향 테이블)
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
선형 모델
- 전체 최대 가능성
- 피어슨 및 확률 비율 카이제곱
- 예상 값, 람다, SE 람다
- 공분산 행렬, 상관 관계 행렬
- 편차, 피어슨 편차, 아이켈리후드 편차, 프리먼-투키 편차, 로그 확률
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
- 원하는 모델을 직접 입력할 수 있는 기능이 있는 대화 상자
다중 정규 테스트
- 샤피로-윌크(한계) 정규성 테스트
- 다변량 스큐어런스 및 첨도, 이들의 유의성 테스트
- 다변량 정규성 검증을 위한 헨제-지르클러 테스트
- 마하라노비스 거리 저장
- 빠른 그래프: 베타 Q-Q 플롯
대응 분석
- 단순 및 다중 - 원시 데이터 또는 표 형식의 데이터
- 빠른 그래프: 벡터 및 케이스별 플롯
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
상관관계, 거리 및 유사성
- 연속형 데이터: 피어슨 상관관계, 공분산, SSCP
- 거리 측정: 유클리드, 도시 블록, 브레이커티스, QSK
- 랭크 순서 데이터: 스피어맨, 감마, 뮤2, 타우-B, 타우-C
- 정렬되지 않은 데이터: 파이, 크레이머의 V, 우연성, 굿맨-크루스칼의 람다, 불확실성 계수
- 이항 데이터: S2, S3, S4, S5, S6, 테트라코릭, 앤더버그(S7), 율의 Q, 햄맨, 주사위, 스네스, 오치아이, 쿨친스키, 고워2
- 누락된 데이터: 쌍별, 목록별 삭제, EM
- 하디 이상값 탐지 및 추정
- 확률 본페로니, 던-시닥
- 퀵 그래프: 분산형 차트 행렬
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
- 부트스트랩 추정치, 편향, 표준 오차 및 신뢰 구간, 피어슨 상관관계 및 순위가 지정된 데이터의 경우 추정치 히스토그램
가설 테스트
- 평균 1-샘플 z-테스트, 2-샘플 z-테스트, 1-샘플 t-테스트, 2-샘플 t-테스트, 짝을 이룬 t-테스트, 본페로니를 사용한 푸아송 테스트, 던-시닥 조정
- 분산: 단일 분산, 두 분산의 등분산, 여러 분산의 등분산
- 상관관계: 영 상관관계, 특정 상관관계, 두 상관관계의 동등성
- 비율: 단일 비율, 두 비율의 동일성
- 적절한 빠른 그래프
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
비모수 테스트
- 독립 샘플: 크루스칼-월리스, 2샘플 콜모고로프-스미르노프, 만-휘트니
- 관련 변수; 부호 테스트, 윌콕슨 부호 순위 테스트, 프리드먼 테스트 , 쿼드 테스트
- 하나의 샘플: 발트-볼포비츠, 테스트 실행
- 단일 샘플: 9개의 이산형 및 28개의 연속형 단변량 분포를 제공하는 콜모고로프-스미르노프 검정, 릴리포스 검정도 가능합니다.
- 단일 샘플: 29개의 연속 단변량 분포를 제공하는 앤더슨-달링 테스트
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
세트 및 정식 상관관계
- 전체, 반부분 및 부분 집합 상관관계
- 라오 F, R-제곱, 축소된 R-제곱, T-제곱, 축소된 T-제곱, P-제곱, 축소된 P-제곱, 집합 내, 집합 간 및 집합 간 상관 관계
- 행/열 베타, 표준 오차, T-통계 및 확률
- 스튜어트-러브 표준 중복성 지수
- 표준 계수, 로딩 및 중복성
- 베리맥스 회전
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
강력한 회귀
- 최소 절대 편차(LAD) 회귀 분석
- M 회귀
- 최소 제곱 제곱 중앙값(LMS) 회귀 분석
- 최소 자른 제곱(LTS) 회귀 분석
- 스케일(S) 회귀
- 계급 회귀
크론바흐 알파
- 견인 또는 그 이상의 변수에 대한 크론바흐 알파 값
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
스무딩 및 플롯
- 황토를 포함한 126개의 비파라미터 스무더
- 창: 고정 너비 또는 가장 가까운 이웃
- 커널: 유니폼, 에파네키코프, 바이웨이트, 트라이웨이트, 트라이큐브, 가우시안, 코시
- 방법: 중앙값, 평균, 다항식, 강건, 트림된 평균
- 예측값 및 잔여값 저장
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
선형 회귀
- 최소 제곱
- 교차 검증, 잔여 데이터 저장 및 진단, 더빈-왓슨 통계
- 다중 선형 회귀
- 새로운 관측에 대한 예측
- 단계적 회귀: 자동, 사용자 지정 및 대화형 단계, 부분 상관 관계
- AIC, AICc, BIC 계산
- 가설 테스트, 혼합 모델
- 자동 이상값 및 영향력 있는 지점 탐지
- 빠른 그래프: 잔차 대 예측값, 하나 또는 두 개의 예측자가 있는 경우의 적합 모델 플롯(예측자가 하나인 경우 신뢰도 및 예측 구간)
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
- 부트스트랩 추정치, 편향, 표준 오차 및 신뢰 구간, 추정치 히스토그램
- 베이지안
- 사전 분포: 확산 또는 (다변량) 정규-감마 분포
- 계산된 회귀 계수에 대한 베이지안 추정치 및 신뢰 구간
- 제공된 후방 분포의 매개변수
- 빠른 그래프: 회귀 계수의 사전 및 사후 밀도 플롯
- Ridge
- 두 가지 유형의 능선 계수: 표준화 및 비표준화
- 빠른 그래프: 능선 계수에 대한 능선 계수 플롯
로지스틱 회귀
- 이진, 다항식, 이산 선택 및 조건부 선택
- AIC, AICc, BIC 계산
- 강력한 표준 오차, 예측 성공 표, 파생 표
- 지정된 마감 시점이 있는 분류표
- 더미 변수 및 상호작용
- 전진, 후진, 자동 및 대화형 단계적 회귀
- 위험도, 사분위수 및 시뮬레이션
- 가설 테스트
- 빠른 그래프: 이원 로지스틱 회귀를 위한 ROC 곡선
프로비트 회귀
- 더미 변수 및 상호작용
- AIC, AICc, BIC 계산
부분 최소자승 회귀
- 사례 수에 비해 변수 수가 많거나 예측 변수 간에 다중공선성이 있을 가능성이 있는 경우에 유용합니다.
- NIPALS 및 SIMPLS 알고리즘
- 교차 유효성 검사
2단계 최소자승
- 독립 변수 및/또는 도구 변수가 있는 모델, 시차가 있는 모델
- 이탄성 및 비선형성 진단 테스트
- 다항식 분포 지연
- 가설 테스트
혼합 회귀
- 계층적 선형 모델(HLM)
- 효과를 고정 또는 무작위로 지정
- 자동 상관 오류 구조
- 중첩된 모델(2-수준): 반복 측정값, 클러스터된 데이터
- 불균형 또는 균형 잡힌 데이터
- 빠른 그래프: 경험적 베이즈 추정치의 산점도, 히스토그램 또는 산점도 행렬
비선형 회귀
- 가우스-뉴턴, 준뉴턴, 심플렉스
- 출력: 예측값, 잔차, 점근 표준 오차 및 상관관계, 신뢰도 곡선 및 영역
- 특수 기능: 쿡-바이스버그 신뢰 구간, 발트 구간, 마쿼팅
- 강력한 추정: 절대, 파워, 트림, 후버, 햄펠, t, 이등분, 램지, 앤드루스, 투키
- 최대 가능성 추정
- 정량적 반응 데이터에 대한 조각별 회귀, 운동 모델, 로지스틱 모델
- 정확한 파생상품
- 빠른 그래프: 맞춤 곡선이 있는 산점도
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프
스무딩 및 플롯
- 황토를 포함한 126개의 비파라미터 스무더
- 창: 고정 너비 또는 가장 가까운 이웃
- 커널: 유니폼, 에파네키코프, 바이웨이트, 트라이웨이트, 트라이큐브, 가우시안, 코시
- 방법: 중앙값, 평균, 다항식, 강건, 트림된 평균
- 예측값 및 잔여값 저장
- 리샘플링 - 부트스트랩, 교체 없이, 잭나이프