친절한 통계학 feat. R
    • 01
      Intro
    • 시작하며
    • 02
      Section1. R프로그래밍 기초
    • R 4.0, Rtools, Rstudio 설치하기 (Windows10)
      R프로그래밍 기초 및 데이터 불러오기
    • 03
      Section2. 데이터 시각화
    • R에서의 $ 기호에 대하여
      파이차트(Pie Chart)에 대하여
      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
    시작하며
    01 Intro
    시작하며


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