강좌12 02_102. 원소형 데이터 - 문자형(string), 논리형 2. 문자형(string)문자로 구성된 변수입니다. 문자(Character)와 문자열(String)은 프로그래밍에서 다르게 다루어집니다.문자(Character)문자(Character)는 단일한 문자를 나타냅니다. 예를 들어, 'a', 'B', '1', '$'와 같이 한 글자를 말합니다. 대부분의 프로그래밍 언어에서 문자는 해당 언어의 문자 집합(예: ASCII, 유니코드)에서 정의되는 코드에 매핑됩니다. 대개 하나의 문자는 하나의 바이트로 표현됩니다. 대표적인 문자 데이터 타입은 char입니다.>>> d = "a">>> type(d)문자열(String):문자열은 여러 개의 문자가 연속적으로 나열된 데이터입니다. 예를 들어, "Hello", "12345", "This is a string!"와 같이 여러 .. 2024. 9. 23. 02_101. 파이썬에서읠 원소형 데이터 형태- 숫자형(numeric) 파이썬에서 "원소형 데이터"란 변수나 데이터의 가장 기본적인 단위로, 더 이상 나눌 수 없는 단일 값의 데이터 유형을 의미합니다.즉, 기본 데이터 타입이나 프리미티브 타입이라고도 합니다. 파이썬에서 원소형 데이터로 취급되는 대표적인 자료형은 다음과 같습니다.정수형 (int): 정수 값을 나타냅니다. 예: 5, -10부동소수점형 (float): 실수 값을 나타냅니다. 예: 3.14, -0.001문자열형 (str): 문자열을 나타냅니다. 예: "hello", "Taeyong"불리언형 (bool): 논리 값을 나타내며, 참(True) 또는 거짓(False) 값을 가집니다.복소수형 (complex): 복소수를 나타냅니다. 예: 1 + 2j이러한 원소형 데이터는 더 이상 쪼개질 수 없는 단일 값이기 때문에 리스트.. 2024. 9. 23. r_32_01. 엑셀-메뉴 [데이터]-[데이터 분석] 만들기 엑셀에서 통계기법을 적용하려면 메뉴 [데이터]-[데이터분석] 을 클릭한 다음, 나열되는 기법들 중에서 선택하면 됩니다. 이는 SPSS에서 메뉴 [분석도구]를 선택하는 것과 같습니다. 엑셀을 처음 사용하게 되면 메뉴에 [데이터분석] 이 보이지 않습니다. [데이터분석] 메뉴를 하려면 메뉴 [파일]-[옵션]-[추가기능]-[이동]-[분석도구] 선택 - [확인] 과정을 거쳐야 합니다. 이렇게 되면 메뉴 [데이터]의 오른 쪽에 [데이터분석] 메뉴가 나타납니다. ## 유튜브 동영상 강좌 [https://youtu.be/IgIZwTBlzLI](https://youtu.be/IgIZwTBlzLI)https://wikidocs.net/images/page/251543/s_exc_ana_01... 2024. 8. 31. (S,R,P)제09강(01)_그래픽 그리기 - SAS, R, Python [SAS] DATA a1;INFILE '/home/joinos0/sas_class/tongcon_1110.csv' FIRSTOBS=2 DLM=","; INPUT id $ gender $ mar age edu career s_work s_pay wage hob1 hob2 join $10. @@; RUN; PROC PLOT VPCT=70 HPCT=75;PLOT wage*age ; /* Y축 wage X축 age Y축 70%, X축 75% 축소 PROC PLOT VPCT=60 HPCT=75;PLOT wage*age ; PROC PLOT VPCT=70 HPCT=75;PLOT wage*age/HAXIS=0 TO 50 BY 10 BOX ; PROC PLOT VPCT=70 HPCT=75; PLOT wage*age/H.. 2021. 12. 30. (S,R,P)제27강(02)판별분석 실습 -SAS, R, Python 구현하기 [SAS] DATA iris;INFILE '/home/joinos0/sas_class/iris.csv' DLM=',' FIRSTOBS=2; LENGTH Species $15; INPUT sepal_length sepal_width petal_length petal_width species $; DATA iris1;SET iris; IF species ^= "Iris-setosa "; * 붓꽃 중에서 setosa를 제외, versicolor, virginica 두 종류만 추출 PROC CANDISC DATA=iris1; CLASS species; VAR sepal_length sepal_width petal_length petal_width; RUN; SAS는 분석결과물이 상당히 많습니다. 이중에서 R 결.. 2021. 12. 24. (S)제23강(00)_ 카이제곱검정 목차 23.1 χ2-검정이란 ? https://rsas.tistory.com/121 23.2 설문지 분석 - χ2 검정 https://rsas.tistory.com/214 23.3 χ2-검정의 이론적 배경 23.3.1 독립성 검정(independence test) 23.3.2 적합도 검정(goodness of fit test) 23.3.3 기타 통계량 23.4 가중치를 고려한 카이제곱법 23.5 카이제곱법 적용 오류 23.5.1 Cell빈도수가 작은 경우 적용오류 23.5.2 카이제곱법을 잘못 적용한 경우 23.6 카이제곱법 기타 이슈 23.6.1 복수 응답인 경우 23.6.2 Missing 처리 23.6.3 항목 합치기 23.6.4 카이제곱검정과 분산분석법 선택 23.7 카이제곱 분포표 만들기 – CINV(.. 2021. 12. 23. 이전 1 2 다음
