친절한 통계학 feat. R
01
Intro
시작하며
체험하기
02
Section1. R프로그래밍 기초
R 4.0, Rtools, Rstudio 설치하기 (Windows10)
체험하기
R프로그래밍 기초 및 데이터 불러오기
체험하기
03
Section2. 데이터 시각화
R에서의 $ 기호에 대하여
체험하기
파이차트(Pie Chart)에 대하여
체험하기
줄기 잎 그래프(Stem and Leaf plot)
히스토그램(Histogram)에 대하여
상자 그림(Box Plot)
산점도(Scatter Plot) feat. asp 옵션
04
Section3. 데이터를 요약하는 통계 지표1
평균과 중앙값
상자그림 이론편
IQR(Interquartile Range)
분산과 표준 편차
분산과 표준 편차 R 실습편
05
Section4. 데이터 정보 가공을 통한 다른 정보 생성
사용자 정의 함수 만들기 R 실습편
[심화] 사용자 정의 함수로 최빈값(mode) 함수 만들기
논리 연산자에 대하여
벡터 필터링을 이용한 카테고리컬 변수 만들기
06
Section5. 데이터를 요약하는 통계 지표2 - 상관계수
상관계수 기초
상관계수 직접 구해보기
상관계수 계산과정 시각화
07
Section6. 회귀분석
직선을 결정하는 두 가지 요소
회귀분석은 왜 하는 것일까?
잔차제곱합(RSS)를 최소로 만든다는 의미
R을 이용한 회귀직선 구하기
[심화] 3차원 그래프를 이용한 회귀직선 해의 확인
[심화] 정규방정식 손으로 풀기
R에서의 회귀직선 함수 lm() 사용 및 결과 해석_1
08
Section7. 잡음과 무규칙성
잡음(noise)에 대한 모델링
잡음이 없는 직선의 관찰
규칙을 이용한 잡음의 모델링
시간을 이용한 무작위수 만들기
runif() 함수 응용
runif() 잡음이 섞인 직선의 관찰값
균일확률변수 runif() 함수의 시각화와 확률밀도
정규분포를 이용한 오차의 모델링
R 함수 dnrm()을 이용한 정규분포 모수의 이해
정규분포 (Normal dist.)가 따르는 특별한 규칙: 68-95-99.7 규칙에 대하여
정규분호의 68-95-99.7 규칙 연습문제 풀이
09
회귀계수 추론
우리가 배웠던 회귀계수, 변할 수 있다?
10
Outro
마치며
R 4.0, Rtools, Rstudio 설치하기 (Windows10)
02 Section1. R프로그래밍 기초
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R 4.0, Rtools, Rstudio 설치하기 (Windows10)
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