기초 통계학의 숨은 원리 이해하기

첨부된 PDF의 내용은 책에 포함되지 않은 내용으로,처치 효과를 밝히는 반복측정 데이터에 대한 통계분석 방법을 다루고 있습니다.

R studio : IDE(Integrated Developing Environmet?) for R : https://www.rstudio.com/Git : Version Control Program : http://git-scm.com/BitBucket : https://bitbucket.org/dashboard/overview 서로 다른 컴퓨터로 코드를 작성함에 따른 불편함을 해결하는 방법은1. Dropbox와 같은 파일 동기화 프로그램을 이용한다.2. Git과 같은 Version control 프로그램을 이용한다. R의 경우 R studio에서 손쉽게 클릭 몇 번으로 Version control program을 활용할 수 있다. 이 때 Server로 GitHub와 BitBucket을 쓸 수 있는데,..

frequency polygons frequency polygons As i surfed around the web, I came across this lecture Statistics 202: Statistical Aspects of Data Mining, Summer 2007 The Lecture The Web It drew my attention and I watched the first video and the whole slides from the web. It wasn't so hard. Anyway, the Lecturer introduces frequnecy polygon, which looks cool. So I implemented it as a function, freqPolygon...

첨부된 PDF의 내용은 책에 포함되지 않은 내용으로,평균으로의 회귀 현상을 설명하고 있습니다.

R Python search() ls() ls(pos=2) dir(__builtins__) help(abs) ?abs help(abs) 5 %% 2 7 %% 3 5 % 2 7 % 3 increment=function(x) { x+1 } def increment(x): return x+1 sent = "I'm feeling good." sent = "I\'m feeling good." sent = 'I\'m feeling good.‘ sent = "I\'m feeling good." sent = "I'm feeling good." sent = 'I\'m feeling good." print(paste(c("ba",rep("na",2), "muffin."), collapse="")) print("ba"+"n..

coursera 강의에소개된 python 코드를 기초로많이 쓰이는 python 코드와 그것에 대응되는 R 코드를 소개합니다. https://class.coursera.org/programming1-002/lecture

#01 search() ls() ls(pos=2) #02 help(abs) ?abs #03 5 %% 2 7 %% 3 #04 increment=function(x) { x+1 } #05 sent = "I'm feeling good." sent = "I\'m feeling good." sent = 'I\'m feeling good.' #06 print(paste(c("ba",rep("na",2),"muffin."), collapse="")) #07 age=readline("How old are you?") #cat("How old are you?"); age=scan(what=numeric(), nmax=1) #08 comp=function(n) { ifelse(n>100, "More than 100.", ..

#01 dir(__builtins__) #02 help(abs) #03 5 % 2 7 % 3 #04 def increment(x): return x+1 #05 sent = "I\'m feeling good." sent = "I'm feeling good." sent = 'I\'m feeling good." #06 print("ba"+"na"*2+"muffin.") #07 age=input("How old are you?") #08 def comp(n): if n>100: return "More than 100." elif n>10: return "More than 10, but equal to or less than 100." else: return "Equal to or less than 10." #0..

다음은 R에서 Text를 처리하는 간단한 예를 보여줍니다. countWordsIn2 함수는 파일 또는 http 주소를 받아서 관심있는 단어가 몇 번이나 나왔는지를 세어서 보여줍니다. countWordsIn2 = function(filename, wInterested, to.lower=F) filename은 화일 또는 url로, 벡터가 가능합니다. wInterested는 횟수를 세고자 하는 단어로, 역시 벡터가 가능합니다. to.lower는 알파벳의 경우 “Love"와 "love"를 구분할 것인지를 결정합니다. F는 "Love"를 "love"로 취급합니다. countWordsIn2

만약 RStudio를 사용하고,한글 인코딩이 UTF-8로 되어 있다면,View를 통해 RStudio에서 데이터를 확인하려할 때,한글이 깨지게 됩니다. 그 때에는 Encoding( )