python17 (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)제28강(02)_군집분석 실습(데이터 iris) - SAS, R, Python [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 $; PROC PRINT; RUN; DATA iris1;SET iris; IF _N_ 소수 4 자리 dist01 2021. 12. 27. (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,R,P)제26강(02)_요인분석(Factor Analysis) 실습 - SAS, R, Python [SAS] SAS에서 요인분석을 하려면 PROC FACTOR을 사용합니다. DATA a1;INPUT x1 x2 ;CARDS; 4 15 6 16 7 11 8 10 9 6 11 8 12 10 13 14 ; PROC FACTOR ;VAR x1 x2;RUN; /* 가장 기본적인 요인분석 실행*/ PROC FACTOR MEHTOD=PRINIPAL;VAR x1 x2;RUN; /* 디폴트로 principal */ PROC FACTOR NFACTORS=2 ;VAR x1 x2;RUN; /* 요인 갯수 지정 */ PROC FACTOR MINEIGEN=0 ;VAR x1 x2;RUN; /* 고유값의 하한값 지정 */ PROC FACTOR NFACTORS=2 EIGENVECTORS;VAR x1-x2; RUN; /* 고유벡터를 .. 2021. 12. 24. (P)제21강(16)회귀분석 실습(python) - sklearn-LinearRegression [데이터 만들기] mport pandas as pd gender=["F","F","F","M","M","M"] wei = [65,66,69,67,68,72] hei = [171,172,176,173,177,178] age=[23,24,38,43,40,42] health = pd.DataFrame({'gender':gender,'wei':wei,'hei':hei,'age':age}) [사이킷런 linear_model 에서 LinearRegression 불러오기] from sklearn.linear_model import LinearRegression # Create linear regression object model_out = LinearRegression() model_out.fit(health[[".. 2021. 12. 21. (P)제24강(02)_상관분석-Python-Pandas 프로그램 파이썬에서 Pandas를 이용하여 공분산과 상관계수를 구하는 예제입니다. # Pandas로 하는 상관분석 import pandas as pd # 판다스를 불러 옴 gender=["F","F","F","M","M","M"] wei = [65,66,69,67,68,72] hei = [171,172,176,173,177,178] age=[23,24,38,43,40,42] health = pd.DataFrame({'gender':gender,'wei':wei,'hei':hei,'age':age}) # 리스트들을 DataFrame 으로 만듬 health.cov() # cov메소드를 이용, 공분산을 구함 health.corr(method='pearson') # corr 메소드를 이용 상관계수를 구함 2021. 12. 20. 이전 1 2 3 다음
