생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 52. 정규분포(Normal Distribution) 구하기 1. R 에서의 확률분포이산확률분포연속확률분포이항분포binom정규분포norm초기하분포hyperT분포t포아송분포poisF분포f기하분포geom카이분포chisq음이항분포nbionom균등분포unif다항분포multinom지수분포exp 구하고자 하는 함수에 따라 아래의 접두사를 붙여 사용하면 됩니다.d : probability mass/density function - 확률 질량/밀도 함수p : cumulative distribution function - 누적함수q : quantile function - 분위수r : random number generator - 램덤 생성 작업 2. 정규분포 정규분포의 확률밀도 함수는 아래와 같습니다. $..

Chapter 45. R을 이용한 확률분포 - 초기하분포 구하기 1. R에서의 확률분포 이산확률분포 연속확률분포 이항분포 binom 정규분포 norm 초기하분포 hyper T분포 t 포아송분포 pois F분포 f 기하분포 geom 카이분포 chisq 음이항분포 nbionom 균등분포 unif 다항분포 multinom 지수분포 exp 구하고자 하는 함수에 따라 아래의 접두사를 붙여 사용하면 됩니다. d : probability mass/density function - 확률 질량/밀도 함수 p : cumulative distribution function - 누적함수 q : quantile function - 분위수 r : random number generator - 램덤 생성 작업 2. 초기하분포(Hy..

Chapter 31. R을 이용한 경우의 수 구하기 지난 회차에 확률과 경우의 수에 대해서 알아봤습니다. 2023.10.08 - [통계학 이야기] - 30. 확률과 경우의 수(The Number of Cases) 30. 확률과 경우의 수(The Number of Cases) Chapter 30. 확률과 경우의 수 1. 경우의 수 확률을 계산하기 위해서는 표본공간과 사건에 있는 원소의 갯수를 효율적으로 계산하는 것이 중요합니다. 즉, 표본공간의 크기와 사건의 크기를 알아내 thinking-atelier.tistory.com 주머니 안에 1부터 10까지의 10개 공이 있을 때, 공을 3개 추출하는 방법과 순서 고려 여부에 따라 경우의 수를 구해보고자 합니다. 1. 중복 순열 중복순열은 복원추출이고 순서를 고..

Chapter 25. R을 이용한 범주형 자료 요약 지난 회차에 범주형 자료 요약에 대해 알아봤습니다. 지난 회차에서 살펴봤던 스마트폰 모델 선호도 자료를 R을 이용하여 분할표와 그래프를 그려보겠습니다. ◈ 예제 : 세 가지 스마트폰 모델에 대한 남녀별로 선호도 비교 1. 자료 불러오기 위 자료는 CSV(Comma-Separated Value) 파일로 이루어져 있습니다. R에서는 파일의 종류에 따라 불러들이는 함수가 따로 있습니다. CSV 파일을 불러오는 함수는 read.csv( ) 입니다. smart 여기서는 table( ) 함수 사용 (3) attach( ) 함수 사용하기 attach(smart) table(gender,model) detach(smart) model gender A B C 남자 35..

Chapter 23. R을 이용하여 왜도, 첨도 구하기 지난 회차에서 자료 분포의 형태를 나타내는 측도인 왜도와 첨도에 대해서 알아봤습니다. 2023.09.18 - [통계학 이야기] - 22. 수치자료의 형태 - 왜도, 첨도 22. 수치자료의 형태 - 왜도, 첨도 Chapter 22. 수치자료의 형태 - 왜도, 첨도 1. 분포의 형태 많은 통계분석 방법은 모집단이 중심위치를 기준으로 대칭(symmetric)이라고 가정합니다. 즉 자료의 분포형태가 정규분포를 따른다고 가정합 thinking-atelier.tistory.com R을 이용해서 왜도와 첨도를 구해보겠습니다. 1. 자료 불러오기 자료는 17. R을 이용한 수치자료의 중심에서 사용했던 취업률 자료를 사용하겠습니다. ◈ 대학 정보 공시 : 취업률 자..

Chapter 21. R을 이용한 표준화 - 표준점수 구하기 지난 회차에서 정규분포를 표준 정규 분포로 만들기 위해 필요한 표준화에 대해 알아봤습니다. 2023.09.13 - [통계학 이야기] - 20. 수치자료의 형태 - 정규분포 20. 수치자료의 형태 - 정규분포 Chapter 20. 수치자료의 형태 - 정규분포 1. 분포의 형태 분포란 자료가 어떤 값들을 가지고 나타나는지를 보여주는 방법입니다. 자료 분포의 형태를 보면 보다 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 따라 thinking-atelier.tistory.com 주변에서 접하게되는 표준화의 예제가 수능 표준 점수가 아닌가 싶습니다. 아래 예제를 통해 R을 이용하여 표준점수와 등급을 구해보겠습니다. ◈ 예제 : 수능 표준 점수와 등급 구하기 학생 A..

Chapter 17. R을 이용한 수치자료의 중심 구하기 R을 이용하여 평균, 중앙값, 최빈값 등 수치자료의 중심을 구해보겠습니다. 지난 15회차에 수치자료의 중심에 대해 알아봤습니다. 2023.09.05 - [통계학 이야기] - 15. 수치 자료의 중심 - 평균, 중앙값, 최빈값 15. 수치 자료의 중심 - 평균, 중앙값, 최빈값 일변량 자료 요약 (1) 수치형 - 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위, 분위수 등 (2) 범주형 - 도수분포표 (빈도수, 백분율) 다변량 자료 요약 (1) 수치형 - 공분산, 상관관계 (2) 범주형 - 분할 thinking-atelier.tistory.com 1. 자료 불러오기 ◈ 대학 정보 공시 취업률 자료 위 자료는 통계학 관련 42개 학과의 취업률을 나타내..

Chapter 14. R을 이용한 자료 요약 지난 회차에 이어 R을 이용하여 자료를 요약하는 법을 알아보겠습니다. 자료요약은 지난 11회차에 간단히 알아봤습니다. 2023.08.28 - [통계학 이야기] - 11. 자료의 요약 11. 자료의 요약 Chapter 11. 자료의 요약 1. 자료를 요약 정리해야 하는 이유 자료를 요약 정리해야 하는 이유에 대하여 아래와 같습니다. (1) 자료의 양이 많아지면 분석하기 힘들어지기 때문에 자료를 간결하게 요 thinking-atelier.tistory.com 아래의 자료를 이용하여 히스토그램과 줄기-잎 그래프를 그려보고자 합니다. ◈ 대학 정보 공시 취업률 자료 위 자료는 통계학 관련 42개 학과의 취업률을 나타내고 있습니다. 최소 취업률은 19.6%, 최대취업률..

Chapter 14. R을 이용한 자료 요약 R을 이용하여 자료를 요약하는 법을 알아보겠습니다. 자료요약은 지난 11회차에 간단히 알아봤습니다. 2023.08.28 - [통계학 이야기] - 11. 자료의 요약 11. 자료의 요약 Chapter 11. 자료의 요약 1. 자료를 요약 정리해야 하는 이유 자료를 요약 정리해야 하는 이유에 대하여 아래와 같습니다. (1) 자료의 양이 많아지면 분석하기 힘들어지기 때문에 자료를 간결하게 요 thinking-atelier.tistory.com 아래의 자료를 수치와 그래프를 이용하여 정리하고자 합니다. ◈ 파이 판매량 자료 9월 한달간 판매된 파이를 팔릴 때마다 기록한 자료입니다. 가장 기본적인 txt 파일 자료입니다. 1. 자료 불러오기 R 에서 직접 자료를 입력할..

Chapter 13. R 과 R Studio 1. R (1) R 이란 ? 요즘 통계학에서는 R과 같은 통계프로그램의 중요도가 더욱 높아지고 있습니다. R은 통계학과 데이터 분석 분야에서 널리 사용되는 강력한 프로그래밍 언어로, 데이터 처리, 시각화, 통계 모델링, 머신러닝 등 다양한 기능을 제공합니다. 이에 따라 R은 많은 통계학자, 데이터 과학자, 연구자들 사이에서 광범위하게 사용되고 있습니다. R의 인기는 다양한 이유로 설명될 수 있습니다. 첫째, R은 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다. 이는 사용자들에게 접근성과 유연성을 제공하며, 통계학 및 데이터 분석 분야에 대한 더 많은 사람들이 참여하고 기여할 수 있는 환경을 조성합니다. 둘째, R은 풍부한 패키지와 라이브러리 생태계를 갖추고 있습니다..