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c:ps1-2:2019:schedule

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c:ps1-2:2019:schedule [2019/09/30 19:57]
hkimscil [Week04 (Sep 23, 25)]
c:ps1-2:2019:schedule [2019/10/10 01:01] (current)
hkimscil
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 <WRAP half column> <WRAP half column>
 ===== ideas and concepts ​ ===== ===== ideas and concepts ​ =====
-정보의 시각화: 첫인상 +[[:b:head first statistics:Visualization|정의 시각화]]
-  * {{:​info.vis.01.xlsx}} +
- +
-  * Scatter plot  +
-<​code>#​ Simple Scatterplot +
-attach(mtcars) +
-plot(wt, mpg, main="​Scatterplot Example",​ +
-   ​xlab="​Car Weight ", ylab="​Miles Per Gallon ",  +
-   ​pch=19)</​code>​ +
- +
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-075028.png}} +
- +
-explanatory (설명) variable at x axis +
-response (반응) at y axis +
- +
-But, it does mean __no causal relationship__ between the two variables. Association between two does not guarantee a causal relationship. ​  +
- +
-Drawing a line among the data. +
-<​code>#​ Add fit lines +
-abline(lm(mpg~wt),​ col="​red"​) # regression line (y~x) +
-lines(lowess(wt,​mpg),​ col="​blue"​) # lowess line (x,​y)</​code>​ +
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-075639.png}} +
- +
- +
-A bit more fancy line  +
-<​code>#​ Enhanced Scatterplot of MPG vs. Weight +
-# by Number of Car Cylinders +
-library(car) +
-scatterplot(mpg ~ wt | cyl, data=mtcars,​ +
-   ​xlab="​Weight of Car", ylab="​Miles Per Gallon",​ +
-   ​main="​Enhanced Scatter Plot",​ +
-   ​labels=row.names(mtcars))</​code>​ +
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-080032.png}} +
- +
-Line can be:  +
- +
-**__관계의 방향 (direction)__** +
-^  관계의 방향 ​ ^^  +
-| {{:​r.positive.png}} ​ | {{:​r.negative.png}} ​ | +
- +
- +
-**__관계의 모양 (shape)__** +
-^  관계의 모양 ​ ^^  +
-| {{:​r.positive.png}} ​ | {{:​r.curvepositive.png}} ​ | +
- +
-**__관계의 정도 (힘)__** +
-^  관계의 정도 (힘)  ^^  +
-[{{:​r.StrengthA.png|Figure_4-1}}] ​ | [{{:r.StrengthB.png|Figure 4-2}}] ​ | +
-| [{{:r.StrengthC.png|Figure_4-3}}] ​ | [{{:r.StrengthD.png|Figure 4-4}}] ​ | +
-<WRAP clear /> +
-Pearson'​s r 의 의미 +
-__Relations,​ not cause-effect__ +
-[{{:​r_eg.15.6.png?​250 |Figure 6. Correlation And Causation}}] 상관관계 계수는 단순히 두 변인 (x, y) 간의 관계가 있다는 것을 알려줄 뿐, 왜 그 관계가 있는지는 설명하지 않는다. 바꿔 말하면, 충분한 r 값을 구했다고 해서 이 값이 두 변인 간의 '''​원인'''​과 '''​결과'''​의 관계를 말한다고 이야기 하면 __안된다__. 예를 들면 아이스크림의 판매량과 성범죄가 서로 상관관계에 있다고 해서, 전자가 후자의 원인이라고 단할 수 있는 근거는 없다. 이는 연구자의 논리적인 판단 혹은 이론적인 판단에 따른다.  +
-<WRAP clear /> +
- +
-__Interpretation with limited range__ +
-[{{:​r_eg.15.71.png?​250 |Figure_7._Correlation_And_Range}} +
-[{{:​r_eg.15.7b1.png?​250 |Figure_7._Correlation_And_Range}} +
-데이터의 [[Range]]에 대한 판단에 신중해야 한다. 왜냐 하면, 데이터의 어느 곳을 자르느냐에 따라서 r 값이 심하게 변하기 때문이다.  +
-<WRAP clear /> +
-__Outliers__ +
-[{{:​r_eg.15.8a.png?​250 |Figure_7._Correlation_And_Extreme_Data}}]  +
-[{{:​r_eg.15.8b.png?​250 |Figure_7._Correlation_And_Extreme_Data}}]  +
-위의 설명과 관련하여,​ 만약에 아주 심한 Outlier가 존재한다면 두 변인 간의 상관관계에 심한 영향을 준다. +
-[{{:​pearson-6.png?​300 |}}] +
- +
-make it sure that there is __no data entry error__. +
-{{:​r.crime.scatterplot.for.single.by.state.jpg}} +
- +
- +
-<WRAP clear /> +
- +
-see  +
-https://​www.gapminder.org/​answers/​how-does-income-relate-to-life-expectancy/​ +
-{{youtube>​hVimVzgtD6w}}+
  
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
- 
 <WRAP half column> <WRAP half column>
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-103341.png}} 
- 
-{{:​life.exp.csv}} 
- 
-<​code>>​ le <- as.data.frame(read.csv("​http://​commres.net/​wiki/​_media/​life.exp.csv",​ header=T)) 
-> colnames(le)[1] <- "​c.code"​ 
-> lea <- le$X2017 
-> leb <- lea[complete.cases(lea)] 
-> hist(leb, color="​grey"​)</​code>​ 
- 
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-110252.png}} 
- 
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-104759.png}} 
- 
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-111117.png}} 
- 
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-111001.png}} 
- 
-box plot 
-<​code>>​ # Boxplot of MPG by Car Cylinders 
-> boxplot(mpg~cyl,​data=mtcars,​ main="​Car Milage Data", 
-+         ​xlab="​Number of Cylinders",​ ylab="​Miles Per Gallon"​) 
- 
-> </​code>​ 
-{{:​c:​ps1-1:​2019:​pasted:​20190909-111438.png}} 
  
 ===== Assignment ===== ===== Assignment =====
c/ps1-2/2019/schedule.txt · Last modified: 2019/10/10 01:01 by hkimscil