r강좌27 (R)제07강(2.1) 데이터 다루기 - 패키지 dplyr 이용하기 예전에 SAS를 사용할 때, SAS의 가장 큰 강점은 파일 핸들링이었습니다. R 도 SAS 못지않게 (아니면 더 훌륭한) 파일 핸들링 기능을 갖고 있습니다. 다만 R 에는 여러 패키지들이 있고, 패키지들마다 특징이 있어서, 파일핸들링을 위해 조금 어려운 점이 있었습니다. 패키지 dplyr 을 사용함으로써 SAS에서의 파일 핸들링을 거의 구현할 수 있었습니다. 패키지 dplyr 기능을 엄청 많지만 그 중에서 필수적인 것만을 나열하였습니다. # 1. 변수추출하기 - select( ) 함수 mtcars %>% select(mpg) mtcars %>% select(mpg, hp, wt) mtcars %>% select(-mpg) mtcars %>% select(-mpg,-hp) # 2. 조건에 맞는 관측치 추출.. 2022. 1. 8. r_01_99. (참고)R 패키지 관련된 명령문 목록 2일차 R의 패키지를 사용하는 방법에 대하여 설명하고 있습니다.R의 수많은 패키지가 있는데, 이 패키지를 다루는데 공통으로 사용되는 함수(function)또는 함수를 설명하고 있습니다.설치되어 있는 패키지 목록보기 – library( ) 메모리에 로드되어 있는 패키지 목록보기 – search( ) 패키지를 로드하기 – library(패키지이름) 메모리에 로드되어 있는 패키지를 언로드하기 – deatach(package:패키지이름) 새로운 패키지를 설치하기 – install.packages(“패키지이름”) 설치된 패키지 갱신/제거하기 – update.packages()- remove.packages(패키지이름)패키지내 함수 살펴보기 -help(package=패키지명)패키지내 데이터셋 살펴보기패.. 2022. 1. 4. r_01_99. (참고)R 패키지 다루기 목차 1일째는 R과 RStudio 설치를 하였습니다.이번 2일째는 R이 제공하는 패키지들에 대하여 설명합니다.R에는 16,000 여개가 넘는 수많은 패키지가 있고, 각 패키지에는 여러 가지 함수와 샘플 데이터와 설명 자료가포함되어 있습니다.이들 패키지들은 빠른 속도로 추가되고 있고, 각 패키지마다 여러 함수들을 갖고 있어서,이들 함수들의 기능이나 그 사용법을 익히기는 것은 쉽지 않습니다.이러한 패키지 사용법들에 대한 전체적인 시각을 가질 수 있도록 설명하고 있습니다. 2.1. 패키지 살펴보기 362.1.1. 설치되어 있는 패키지 목록보기 – library( ) 2.2. 패키지를 메모리에 로드하기 2.2.1. 메모리에 로드되어 있는 패키지 목록보기 – search( ) 2.2.2. 패키지를 로드하기 –.. 2022. 1. 4. (R)제00강(01)_R강좌와 통계컨설팅 강좌 소개 R강좌와 통계컨설팅 강좌 소개 https://youtu.be/llbtY99DpqY 1.R 설치와 실습 2.R 패키지 다루기 3.R 데이터객체(1) 4.R 데이터객체(2) 5.외부파일 이용하기 6.R프로그래밍 7.파일핸들링 8. 날짜다루기와 문자열다루기 9. 그래픽다루기(1) 10. 그래픽다루기(2) 11. SQL 12. 행렬사용법 13. 통계적 확률분포 14. 정규분포와 신뢰구간 15. 평균에 대한 분석 16. 분산에 대한 분석 17. R과 통계적 분석기법 18. t 검정 19. 분산분석법(ANOVA) 20. 상관분석 21. 회귀분석 22. 로지스틱 회귀분석 23. 카이제곱법 24, 비모수통계분석 25. 주성분분석 26. 요인분석 27. 판별분석 28. 군집분석 29. 시계열분석 30. R 응용(1) -.. 2022. 1. 3. (R1)제01강(05)_모형성능평가 : LOOCV, k-fold 실습 주어진 데이터(예를 들어 mtcars) 에서 잘 맞는 회귀모형을 구하거나, 회귀모형이 얼마나 잘 맞는지를 보려면 데이터셋을 train 데이터와 test 데이터로 구분하여 train 데이터에서 모형(회귀모형등)을 구하고 이를 test 데이터 적용하고, 얼마나 잘 맞는지 지표로서 MSE(Mean Squared Error)을 한 번 구해 보았습니다. 그런데 이러한 작업을 여러 번 해 보려면 어떻게 할까? (1) 데이터(관측치수 n개)dptj 관측치 1개를 제외하고 (2) n-1개의 관측치를 가지고 모형(회귀분석)을 구하고 (3) 이를 test 데이터(이는 관측치 1개뿐) 적용하여 예측치(이것도 1개)를 구합니다. (4) 이번에는 2번째 관측치를 제외하고, 위와 같은 방법으로 작업을 진행합니다. (5) 이러기를.. 2021. 12. 30. (R)제29(02)_시계열분석 실습(R로 해 보는) 다음과 같은 데이터가 있습니다. 그냥(?) 60개의 데이터입니다. 이것은 그냥 단순한 60개의 데이터입니다. 향후 10개의 데이터를 예측해 보기로 합니다. 그런데 60개이니까, 혹시 12개월 5년 치 데이터가 아닐까? 하며 월별 데이터로도 생각할 수도 있습니다. 그럴 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있습니다. 아무런 의미도 없는 그냥 단순한 데이터인데, 뜬금없이 60개니까 월별(^) 데이터로 한정하는 것은 때로는 잘못된 경우가 되기도 합니다. 644 546 515 506 468 729 719 626 677 679 654 630 662 539 419 592 376 390 292 340 457 254 368 376 254 85 198 212 262 368 554 538 478 623 522 404 360 61.. 2021. 12. 27. 이전 1 2 3 4 5 다음
