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r:lecture

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r:lecture [2015/11/05 07:45] – created hkimscilr:lecture [2015/11/05 14:19] (current) hkimscil
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 ====== Data ====== ====== Data ======
-trees +R과 함께 인스톨된 public data들은 http://127.0.0.1:13732/library/datasets/html/00Index.html 에서 참조가 가능하다. 
-'''trees''' +====== Descriptive Statistics ====== 
-'''?trees''' +^           ^ R 명령어  
-'''summary(trees)'''+| 표본수    | length(v | 
 +| 평균      | mean(v) 
 +| 분산      | var(v) ((이 때 $df$값을 사용하므로 모집단의 혹은 그에 준하는 취급을 하는 분산을 구하려면 $\frac{n-1}{n}$ 분산값에 곱해준다. 즉, $\frac{SS}{n-1} * \frac{n-1}{n}$)) | 
 +| 표준편차  | sd(v)  | 
 +| 표준오차  | sd(v)/sqrt(length(v)) 
 +| 변동계수  | ...  |
  
-chickwts +표준오차 값은 데이터의 상황에 따라 다르게 구하므로 함수를 만들어서 사용하거나, 해당상황에 맞는 공식을 이용하여 구하는 것이 좋다 ((함수만드는 방법 참조)).
-'''chickwts''' +
-'''?chickwts''' +
-'''summary(chickwts)'''+
  
 +boxplot(Volume)
 +boxplot(Volume, col="green")
 +
 +hist(Volume, probability=T)
 +lines(density(Volume), col="blue")
 +
 +rnorm(n=31, mean=0, sd=1)
 +rnorm(31)
 +
 +qqnorm(x)
 +qqline(x)
 +
 +====== 함수만들기 ======
 +se = function(x) sd(x)/sqrt(length(x))
 +
 +====== 시뮬레이션 ======
 +set.seed(1234)
 +height = rnorm(n=100000, mean=175, sd=5)
 +mean(height)
 +
 +
 +M=NULL
 +V=NULL
 +for (i in 1:10000) { 
 +x=sample(height, size=100) 
 +M[i]=mean(x) 
 +V[i]=var(x) 
 +}
 +
 +====== t-test ======
 +x = c{15.5, 11.21, 12.67, 8.877, 12.15, 9.88, 2.06, 14.5, 0, 4.97}
  
r/lecture.1446678925.txt.gz · Last modified: 2015/11/05 07:45 by hkimscil

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