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R 명령어 "var"을 활용한 통계 분석 소개 R은 데이터 분석에 매우 유용한 통계 분석 도구 중 하나입니다. 이번 게시물에서는 R의 "var" 명령어를 소개하고, 이를 이용한 통계 분석 및 활용 예시를 알아보겠습니다. "var" 명령어 "var" 명령어는 R에서 분산을 계산하는 함수입니다. 즉, 주어진 데이터의 분산을 계산하고 반환합니다. 아래는 "var" 함수를 사용한 예시 코드입니다. # 데이터 생성 data 2023. 6. 15.
R 명령어 "plot"을 이용한 통계 그래프 그리기 소개 R은 데이터 분석과 시각화를 위한 매우 강력한 도구 중 하나입니다. 이번 글에서는 R의 "plot" 명령어를 사용하여 통계 그래프를 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다. "plot" 명령어 R의 "plot" 명령어는 데이터를 시각화하기 위한 가장 기본적인 함수 중 하나입니다. 데이터를 입력하면 적절한 그래프를 그려줍니다. 예를 들어, 벡터를 입력하면 점 그래프가, 행렬을 입력하면 산점도 그래프가 그려집니다. "plot" 명령어는 여러 가지 옵션을 제공하여 그래프를 더욱 다양하고 정교하게 그릴 수 있습니다. 히스토그램 "plot" 명령어를 사용하면 다양한 유형의 그래프를 그릴 수 있지만, 특히 통계 분석에서 자주 사용되는 그래프 중 하나는 히스토그램입니다. 히스토그램은 데이터를 구간으로 나누어 각 구간.. 2023. 6. 15.
통계 R 명령어 "cor" 소개 R은 데이터 분석과 통계를 위한 프로그래밍 언어로, 다양한 분석 기능을 제공합니다. 그 중에서도 cor 명령어는 상관 계수를 구할 때 사용되며, 두 변수 간의 관계를 파악하는 데 유용합니다. 이번 게시물에서는 cor 명령어의 사용법과 주요 기능들에 대해 알아보겠습니다. cor 명령어 사용법 cor 명령어는 다음과 같은 형식으로 사용됩니다. cor(x, y, use = "everything", method = c("pearson", "kendall", "spearman")) 이때, x와 y는 분석하고자 하는 두 변수를 나타내며, use와 method는 각각 옵션입니다. use 옵션은 NA 값을 포함한 경우 계산 방법을 결정하며, method 옵션은 계산 방법을 지정합니다. 기본 값으로 pearson .. 2023. 6. 15.
통계 R 명령어 "sd" 소개 R은 통계 분석에 매우 유용한 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 다양한 통계 분석을 수행하는 데 필요한 많은 함수와 명령어를 제공합니다. 이번 글에서는 R의 "sd" 함수를 살펴보겠습니다. "sd" 함수란? "sd" 함수는 주어진 데이터 집합의 표준 편차를 계산합니다. 표준 편차는 데이터 값들이 평균으로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타내는 측정 지표입니다. 표준 편차가 작으면 데이터 값들이 평균 근처에 모여 있음을 의미하고, 표준 편차가 크면 데이터 값들이 평균에서 멀리 흩어져 있음을 나타냅니다. "sd" 함수 사용 예시 아래 코드는 R에서 "sd" 함수를 사용하여 벡터 데이터의 표준 편차를 계산하는 방법을 보여줍니다. # 데이터 생성 data 2023. 6. 15.
통계 R 명령어 "mean" 소개 R은 통계 분석을 위한 프로그래밍 언어로, 데이터 분석에서 유용하게 사용됩니다. 이 중에서도 "mean" 함수는 데이터셋에서 평균값을 구하는 데 매우 유용한 함수 중 하나입니다. 이번 글에서는 "mean" 함수에 대해 알아보도록 하겠습니다. "mean" 함수란? R에서 "mean" 함수는 데이터셋에서 평균값을 구하는 함수입니다. 이 함수는 하나 이상의 인자를 받아들일 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 입력하면 됩니다. x 2023. 6. 15.
R 명령어 "c"를 이용한 수동 데이터 입력 소개 R은 데이터 분석에 매우 유용한 통계 프로그래밍 언어입니다. 이번 포스트에서는 R에서 데이터를 입력하는 방법 중 하나인 "c" 명령어를 소개하고, 그 활용 방법을 다루어 보겠습니다. "c" 명령어란? R에서 "c"는 concatenate의 약자로, 여러 개의 값을 하나의 벡터(vector)로 묶어주는 역할을 합니다. 예를 들어, 다음과 같이 "c" 명령어를 사용하여 벡터를 만들 수 있습니다. x 2023. 6. 15.
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