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--- c:ms:2025:schedule [2025/04/06 23:57] – [Week06] hkimscil
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 [[../2025|이전 페이지]]
+april 2 (1/5), april 23, may 28(1/13), June 16
   * Week 01: <del>March 3</del>, 5
   * Week 02: March 10, 12
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 <WRAP half column>
 [[./w07 anova note]]
+[[./w07.2 factorial anova]] or two way anova
 ===== Assignment =====
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 ====== Week08 ======
 시험기간
-보강영상 수업
 ====== Week09 ======
 <WRAP half column>
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 ===== Assignment =====
-그룹 assignment week09
-{{:r:cookies.xlsx}} --> 2-way ANOVA test 계산해보기
-{{:r:repeated_measures_anova_eg.xlsx}} --> Repeated measure ANOVA 계산해보기 ([[:Repeated Measure ANOVA]] 참조).
-과제 첫 번째 문제는 Repeated measure ANOVA 입니다. Factorial ANOVA가 아닙니다.
-<code>
-patient	drug1	drung2	drug3
-	30	28	16
-	14	18	10
-	24	20	18
-	38	34	20
-	26	28	14
-</code>
-edited
-ms.23.ga.w09.anova
-  - 위 데이터를 엑셀과 같은 스프레드시트 프로그램에 입력하고 F-test를 직접 계산하세요.
-    * <del>{{:detergent.anova.by.hand.xlsx}} 엑셀의 데이터를 가지고 F-test를 직접 계산하세요.</del>
-    * 과제는 ms.23.ga.groupID.w09.anova.by.hand.xlsx 파일에 <del>두개의 tab을 만들어</del> 수행하고 제출하세요
-  - {{:r:twoway.anova.by.hand.xlsx}}
-    * 위 파일을 다운로드 받아서 anova test를 직접 계산하세요.
-    * 계산한 결과를 ms.23.ga.groupID.w09.twoway.anova.by.hand.xlsx 파일이름으로 저장하여 업로드하세요.
-  - {{:r:twoway.anova.by.hand.data.csv}} 파일을 R에서 데이터로 (df) 불러와서 F-test를 수행하세요. 수행한 내용을 캡춰하여 groupID.w.09.twoway.anova.by.hand.data.docx 에 저장하여 업로드하세요. 과제 작성은 fixed font로 해야 합니다.
-  - 조원과 의논하여 아래를 수행하세요
-    * Indepdent sample t-test 를 수행할 가설을 전공과 관련하여 만드세요.
-    * Oneway ANOVA 를 수행할 가설을 전공과 관련하여 만드세요.
-    * Repeated measure ANOVA 를 수행할 가설을 전공과 관련하여 만드세요.
-    * Twoway ANOVA 를 수행할 가설을 전공과 관련하여 만드세요.
-    * ms.23.ga.groupID.w09.making.hypothesis.odc 와 같은 파일 이름으로 저장하여 업로드하세요
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-===== 소희학생 과제 =====
-  * 아래를 수행하세요. 소희학생은 group 13으로 되어 있어서 group 13으로 올리시기 바랍니다.
-    * [[:t-test]], [[:ANOVA]], [[:repeated measure ANOVA]], [[:factorial ANOVA|twoway ANOVA]] 를 수행할 수 있는 가설을 만드세요.
-    * 각 가설의 독립변인과 종속변인을 ([[:types of variables]]) 기술하세요.
-    * 각 변인의 측정수준을 ([[:level of measurement]]) 기술하세요.
-  * 아래를 수행하세요
-    * R에서 ''?ToothGrowth'' 를 친 후에 이 데이터가 무엇에 관한 것인지 설명하세요.
-    * supp를 독립변인으로 하여 가설을 만들고, R에서 검증한 후 (t-test) 결과를 출력하고 (출력은 fixed font로 해야 합니다), 이를 해석하세요.
-    * dose를 독립변인으로 하여 가설을 만들고, R에서 검증을 한 후에 결과를 출력하고, 이를 해석하세요.
-    * supp와 dose를 동시에 독립변인으로 하여 R에서 검증을 한 후에 결과를 출력하고, 이를 해석하세요.
-  * 과제는  ms.23.ga.w09.anova.by.hand 의 과제제출란에 제출하되,
-  * 파일이름은 ga.g13.w09.hypothesis.testing.docx 로 하여 과제파일을 올리세요.
 </WRAP>
 ====== Week10 ======
 <WRAP half column>
+  * [[:factorial anova]] explanation
+  * [[:r:factorial anova]] with R
+    * {{:r:factorial.anova.eg.csv}}
+  * [[:repeated measure anova]] explanation
+  * [[:r:repeated measure anova]] with R
+<code>
+rm(list=ls(all=TRUE))
+#################################################
+# two-way anova
+# subject = factor(paste('sub', 1:30, sep=''))
+#################################################
+n.a.group <- 3 # a treatment 숫자 e.g: drug a1, a2, a3
+n.b.group <- 2 # b 그룹 숫자 e.g.: exercise no(b1), yes(b2)
+n.sub <- 30 # 총 샘플 숫자
+n.sub/n.a.group
+# 데이터 생성
+set.seed(9)
+a <- gl(n.a.group,
+        n.sub/n.a.group,
+        n.sub,
+        labels=c('drg1', 'drg2', 'drg3'))
+b <- gl(n.b.group,
+        (n.sub/n.a.group)/2,
+        n.sub,
+        labels=c('noex', 'exerc'))
+a
+b
+y <- rnorm(30, mean=10) +
+.14 * (a=='drg1' & b=='exerc') +
+.43 * (a=='drg3' & b=='exerc')
+y
+dat <- data.frame(a, b, y)
+dat
+aov.dat.all <- aov(y ~ a * b) # anova test
+summary(aov.dat.all) # summary of the test output
+TukeyHSD(aov.dat.all)
+interaction.plot(a, b, y)
+</code>
+see [[./schedule/w10.lecture.note]]
 ===== Concepts and ideas =====
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   * https://youtu.be/rl6zs1lK0BE : Factorial ANOVA egs.
-see [[./schedule/w10.lecture.note]]
 </WRAP>
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 <WRAP half column>
 ===== Assignment =====
-과제명: ms23.w11.ga.covariance.exercise
-제출파일명: ms23.w11.ga.covariance.exercise.group##.odc (docx)
-과제내용:
-아래 데이터를 다운로드 받아서 두 변인 간의 상관관계계수를 구하시오.
-{{:income.happiness.csv}}
-데이터는 수입과 행복을 측정한 것입니다. 실제 데이터를 살펴보고 R로 읽어 온 후에 R을 이용하여 아래를 구하시오. R에서의 명령어와 아웃풋을 카피/패이스트 하여 제출하시오 (fixed-font를 사용하여).
-  * 각 변인의 deviation score 값을 구하여 ds.inc 와 ds.hap 에 저장하시오.
-  * 두 변인의 SP값을 (Sum of Product) 구하여 sp.dat 에 저장하시오.
-  * 두 변인의 df값을 구하여 df.dat 에 저장하시오.
-  * 두 변인간 covariance값을 r의 cov 명령어를 이용하여 구하여 cov.dat값에 저장하시오.
-  * sp.dat / df.dat 값을 구하여 cov.cal 값에 저장하시오.
-  * cov.cal 과 cov.dat 값이 같은지 비교하시오. (힌트: ''=='' 연산자를 이용하여 확인하시오)
-  * 각 변인의 standard deviation 값을 구하여 sd.inc, sd.hap에 저장하시오
-  * 우리가 배운 correlation값을 구하는 공식에 따라서 r 값을 구해서 r.cal 에 저장하시오.
-  * R의 cor 명령어를 이용하여 correlation coefficient값을 구하여 r.dat 에 저장하시오.
-  * r.cal 과 r.dat 을 비교하시오.
 </WRAP>
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 <WRAP half column>
 May 22 (월), 24 (수)
-[[./schedule/w12.lecture.note]]
+[[./schedule/w12.lecture.note]] --> [[:c:ms:multiple_regression_lecture_note_for_r]]
 ===== Announcement =====
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 ====== Week13 ======
+[[./schedule/w13.lecture.note]]
 <WRAP half column>
 <WRAP box>