R을 이용한 통계분석

소개글

"R을 이용한 통계분석"에 대한 내용입니다.

목차

1. R 함수의 이해

2. Graphic in R

3. 범주형 자료 분석
3-1. 카이제곱검정
3-2. 로지스틱회귀분석

4. 연속형 자료 분석
- 선형회귀분석 (단순선형회귀분석, 다중선형회귀분석)

5. 생존분석

6. 참고문헌

본문내용

1. R 함수의 이해

1) R의 기능과 활용

기능
활용
- 데이터 변환 및 기본 프로그래밍
- 그래프
- 리포트
- 데이터 커넥션 : 웹, MS
- 통계분석
- 시뮬레이션/알고리즘 (탐색(exploratory))
- 예측모형 개발 및 검증 (자동화(automated))
- 머신러닝/ 텍스트마이닝 (융합(integrated))
- 공간분석/ 맵 (탑재(embedded))

2) R 프로그램 장/단점

장점
단점
- 무료
- 통계학자가 제공한 최신 통계방법툴을 사용
최신 통계 방법툴을 이용할 수 있다.
- R 사용이 증가하고 있음.
- 시뮬레이션, 프로그래밍, 컴퓨팅기반분석에 탁월
- SQL 데이터베이스와 연동
- 직접 코딩
- 적용하는 함수에 대해 직접 알아내고 적용해야함.
- 실수가 있어도 놓칠 수 있다.
- 대용량 데이터작업은 컴퓨터의 RAM에 제한적이다.
- 데이터준비 및 클리닝 작성이SAS/SPSS보다 복잡하거나 실수가 있을 수 있다.

3) R 프로그램 구성 및 활용
- R은 대소문자를 구분한다.
- .도 이름(변수명,데이터셋명, 함수명 등)으로 이용할 수 있다.
- ;으로 command와 commmand를 구분한다.

EX 1) R Structure
sttructure()function gets the attributes of an R object.
structure(.Data, ...).Data: object...: attributes, specified in tag=value form, which will be attached to dataex) > x <- c("green","red","blue")
> structure(x)
[1] "green" "red" "blue“

EX 2) R fuction
ex) > ozml <- function(x){
#fluid ounce to mililiter convert function
+ y <- 29.57353 * x
+ }
> x <- ozml(2)
> x
[1] 59.14706

참고 자료

제대로 알고 쓰는 통계분석, 이윤환 저(2016)
R을 활용한 다변량 통계분석, 정재식 저(2020)
R을 이용한 통계데이터분석, 곽기영 저(2019)
R을 이용한 누구나 하는 통계분석, 안재형 저(2011)
R과 통계뿐석,박동련 저(2020)