## X, Y로 된 값 그래프로 표현 시 x

## 히스토그램 기본 x

# # datasets내 airquality란 데이터 세트를 통해, 바람(wind), 자외선(solar radiation) 및 온도(temperature)가 ozone에 # 얼마나 영향을 미치는 지 회귀분석 식으로 파악할 때 쓰는 코드 # library(datasets) # datasets란 library를 읽기 data(airquality) # datasets내 airquality 읽기 summary(airqualtiy) # airquality 데이터 파악하기 library(stats) # 통계분석 library 읽기 fit |t|) (Intercept) -64.34208 23.05472 -2.791 0.00623 ** Wind -3.33359 0.65441 -5.094 1.52e-06 *** Sola..

# # mtcars란 데이터를 읽어드린 후, mtcars 데이터 항목 중 wt가 mpg에 미치는 영향을 식으로 표현... # data(mtcars) # mtcars 데이터 읽기 lm(mtcars$mpg ~ mtcars$wt) # wt가 mpg 변수에 미치는 영향을 파악하기 위한 회귀분석 식.. # 결과 Call: lm(formula = mtcars$mpg ~ mtcars$wt) Coefficients: (Intercept) mtcars$wt 37.285 -5.344 (참조: [Coursera]Data Science Specialization 내 Regression Models)

# 온라인 ZIP파일 수집할 때 쓰는 R 코드 # 파일을 다운로드할 폴더 생성.. 여기서는 데이터 폴더에 저장. f(!file.exists("./data")) {dir.create("./data")} # Data 폴더에 dataset.zip 형태로 온라인 zip파일 저장 fileURL

# 온라인 링크를 CSV로 수집할 때 쓰는 R 코드 URL

앞으로 1주일간 데이터 분석에 대한 방법과 관련 자료를 포스팅 하고자 한다. 데이터 분석 절차 데이터 분석을 위해서는, 크게 위의 절차를 따른다고 보면 된다. 1. 분석 주제를 선정한다. 데이터 분석을 통해 수행할 분석의 목적과 분석하고자 하는 대상이 무엇인지 정의한다. 2. 데이터 수집 정의한 분석 주제에 적합한 데이터를 수집한다. 3. 데이터 해석 수집한 데이터에 대해 어떤 데이터로 구성됐는지 구조를 확인하며 필요시 가공한다. 4. 데이터 분석 수집한 데이터와 해석한 데이터 구조 및 가공한 데이터에 대해 분석을 진행한다. 5. 분석 결과 활용 데이터 분석 결과를 분석 목적에 맞게 활용한다. 데이터 수집, 해석, 분석 단계는 고도의 데이터 처리 및 통계에 대한 지식이 필요하다. 앞으로 R을 통한 데이터..

요즘 날씨가 겨울같지가 않다. 연 이틀 눈 대신 비가 내리고... 약 10년 전 서울 강남구 1월달 날씨 데이터를 확인해 보니, 20일을 제외하고는 전부 영하권이다. '겨울' 같은 날씨가 그립기도 하다.

스탠포드에서 2020년 12월 31일까지 오픈 강의 제공 예정임. 관련 링크

계속해서 3장 선형 회귀 분야입니다.앞으로 여유시간이 많지 않을거 같은데… 끝까지 달려보겠습니다.3.2 내용을 요약 및 제가 아는 부분을 포함해 정리했습니다. 이번 강의내용은 저에게 큰 의미가 있는 내용입니다. Ch3 선형 회귀3.1 단순선형회귀3.2 가설 검증 및 신뢰 구간3.3 다중선형회귀3.4 주요 질문들3.5 선형모델 확장3.R R에서의 선형회귀(출처: Statistical Learning, Stanford Online Lagunita) 강의 내용 요약가설검증을 통해 계수에 대해 통계적으로 적합(유의)한지 판단할 수 있다. 이를 위해, 계수에 대한 신뢰구간이나, t 검정통계량에 대한 p값을 통해 계수가 적합한지 판단한다. 회귀 모델 자체에 대해서는 RSE(잔차표준오차)나, R^2 값을 이용해 정확..