빅데이터 분석과 R 프로그래밍 2: Ⅷ. 선형회귀모형과 텍스트마이닝
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 빅데이터분석과 R프로그래밍 Ⅱ 과정입니다. Ⅷ. 선형회귀모형과 텍스트마이닝1. 상관분석상관계수 상관계수: cor(변수1, 변수2) 1234car <- read.csv("week8_1/autompg.csv")car1 <- subset(car, cyl==4
Category: Postech
빅데이터 분석과 R 프로그래밍 2: Ⅶ. R을 이용한 통계분석
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 빅데이터분석과 R프로그래밍 Ⅱ 과정입니다. Ⅶ. R을 이용한 통계분석1. 두 그룹간 평균비교(t-test)단일표본의 평균검정 t.test(변수, mu=검정하고자 하는 평균값) 가설 1: G3(최종성적)의 평균은 10인가? H0(null Hypothesis: 귀무가설): μ = 10123stud<-rea
빅데이터 분석과 R 프로그래밍 2: Ⅵ. 데이터 탐색
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 빅데이터분석과 R프로그래밍 Ⅱ 과정입니다. Ⅵ. 데이터 탐색1. 데이터 다루기 데이터 결합, 분할, 정렬 데이터 결합: merge merge(data1, data2, by=”ID”)123456# practice datadat1<-read.csv(file="week6_1/dat
빅데이터 분석과 R 프로그래밍 2: Ⅴ. R 그래픽 Ⅱ
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 빅데이터분석과 R프로그래밍 Ⅱ 과정입니다. Ⅴ. R 그래픽 Ⅰ1. R 그래픽: ggplot2데이터 시각화 R 기본 그래픽스(Base program) Lattice 그래픽스: 직교형태의 멀티패널 툴 ggplot2 그래픽 시스템: Hadley Wickham이 구현 Grammar of Graphic 개념은 그래픽
빅데이터 분석과 R 프로그래밍 1: Ⅳ. R 그래픽 Ⅰ
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 빅데이터분석과 R프로그래밍 Ⅰ 과정입니다. Ⅳ. R 그래픽 Ⅰ1. R 그래픽 Ⅲ: 히스토그램히스토그램 (1차원) 데이터 불러오기12345# read brain databrain <- read.csv(file="week4_1/brain2210.csv")# attach 적
빅데이터 분석과 R 프로그래밍 1: Ⅲ. R 데이터구조
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 빅데이터분석과 R프로그래밍 Ⅰ 과정입니다. 1. R 데이터 생성파일 불러들이기 csv brain <- read.csv(“week3_2/brain2210.csv”, header=T) xls *.xls 파일인 경우, 데이터를 csv(comma separated value)로 저장한 다음 re
빅데이터 분석과 R 프로그래밍 1: Ⅱ. 벡터, 행렬의 연산 및 함수
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 빅데이터분석과 R프로그래밍 Ⅰ 과정입니다. 1. 벡터 및 행렬 생성벡터 생성 벡터 seq 함수 사용 (sequence) 0부터 10까지, 20개의 값을 생성y1 <- seq(0, 10, length=20) y1 [1] 0.0000000 0.5263158 1.0526316 1.5789474