채니의 개발일기

cat은 R 프로그래밍 언어에서 사용되는 함수로, 콘솔에 결과를 출력하는 역할 예시코드) # 텍스트 출력 cat("Hello, world!\n") # 변수 값 출력 x > # 문자열 연결하여 출력 > cat("The value of x is", x, "and the value of y is", y, "\n") The value of x is 10 and the value of y is Hello

분포의 치우침 실제 분석에서 만나는 데이터 값은 각각 다른 형태를 띠는 문제가 발생 ex) 예를 들어, 데이터 분포가 정규분포가 아닌 경우, 정규분포를 가정하는 분석 방법을 사용하면 정확한 결과를 얻을 수 없다 분포 자체가 너무 틀어져있는 경우에는 어떤 분석을 해도 이상한 결과가 나올 수 있음 따라서 분석을 진행하기 전에는 항상데이터 분포를 자세하게 탐색하는 과정을 거쳐야함 : 오른쪽으로 데이터 분포가 치우져져있는 그래프 예) # 필요한 패키지를 불러옵니다. library(ggplot2) # 임의의 데이터 생성 set.seed(123) # 재현 가능성을 위해 시드 설정 data 0 : 정규분포보다 뾰족 첨도의 절댓값 cat("MPG 왜도:", mpg_skew, "\n") ..

table() 함수는 R에서 벡터 또는 팩터(factor)의 요소들의 빈도를 계산하기 위해 사용되는 함수입니다. 각 요소의 출현 빈도를 세어 테이블 형태로 반환합니다. 주로 범주형 데이터의 분포나 교차표를 생성하는 데 활용됩니다. table()함수 구문 table(..., exclude = NULL) ...: 계산하려는 요소들을 나열합니다. 일반적으로 하나 이상의 벡터나 팩터를 인자로 전달합니다. exclude: 빈도를 계산할 때 제외할 요소를 지정합니다. 기본값은 NULL이며, 제외할 요소가 없음을 의미합니다. 예시 # 벡터의 빈도 계산 vector

중심극한정리 표본크기 (n)가 증가함에 따라, 평균의 표본 분포가 정규 분포에 근사한다는 이론 동일한 확률분포를 가지는 확률변수로부터 추출된 n개의 표본평균은 n이 클수로 정규분포에 가까워 진다는 정리 추출된 n개의 표본 : 실험을 독립적으로 n번 진행했을때 표본 동전을 던져 앞면이 나올 확률을 R코드를 활용하여 계산해보자 library(ggplot2) coins = c() for (i in 1:10){ coin = sample(x =c("H","T"), size = 100, replace =TRUE) #replace= True를ㄹ 활용하여 복원추출 probs = table(coin)/length(coin) #앞면("H")과 뒷면("T")의 빈도를 계산 h_prob = probs["H"] #앞면이 나올 ..

for for 반복문: for 반복문은 특정 횟수만큼 반복하여 작업을 수행하는 구조 - 반복문 구조 for (변수 in 범위 또는 시퀀스) { 반복할 작업 } -예시 for (i in 1:5) { print(i) } while while 반복문: while 반복문은 주어진 조건이 참(True)인 동안 반복하여 작업을 수행하는 구조 * 조건이 참인 동안 반복하며, 조건이 거짓(False)이 되면 반복문을 종료한다 - while문 구조 while (조건) { 반복할 작업 (조건 업데이트) } -예시 i

list.files()함수: 파일 목록 반환함수 list.files(path = ".", pattern = NULL, all.files = FALSE, full.names = FALSE, recursive = FALSE, ignore.case = FALSE, include.dirs = FALSE, no.. = FALSE) path: 파일과 폴더를 검색할 디렉토리의 경로를 지정합 pattern: 반환할 파일 및 폴더의 패턴을 지정 all.files: TRUE로 설정하면 숨김 파일과 폴더도 포함하여 모든 파일 및 폴더를 반환. 기본값 = FALSE full.names: TRUE로 설정하면 전체 경로를 포함하여 파일과 폴더의 이름을 반환. 기본값 = FALSE recursive: TRUE로 설정하면 하위 디렉..