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##### 데이타 trees, chickwts, cars 이용 ### Descriptive statistics (기술통계) Trees 라는 데이터를 한번 보자. summary(trees) # boxplot boxplot(trees, col="red") # Multivariate graph pairs(trees, col="blue")

후에 엔터

행은 레코드. 지금은 raw data

후에 엔터

Median과 mean은 다르다.

스피드 : x축. 독립변수 X가 하나이면 단순. 게다가 선형. ->lm (Linear model) Dist 다음에 종속변수쓰기.

Anova테이블이 회귀분석할때도 나온다. 회귀분석 중간에 나올 Anova테이블이 보고싶다. ->다음슬라이드. Coefficents 회귀계수 회귀식 : Dist = 3.932xspeed -17.579

Anova테이블이 나왔다. Pvalue = Pr 1.49e-12 : P벨류 매우 작다 거의 0. -> 회귀모델이 상대적으로 유의하다. Df = degree of freedom R은 객체라는 것이 있다. 회귀모델을 그림으로 그리려고 할 때 Linear 모델을 out 라는 객체로 ㄱㄱ

Residuals : 모델추정값과 실제값 차이

ANOVA 독립변수 카테고라이즈(categorical) 종속변수 연속형(continous)

다음슬라이드 여섯개의 먹이별로 무게차이가 있는지.

해석: 6개 먹이 먹은 chick 무게 차이가 있다. (Pvalue 가 거의 ^-10. 거의 0)

$표시로 volume만 가져오기.

Attach, detach로 붙이고 떼기. (인식유무)

변수 세개 더하기.

지금까지는 내장 데이터를 썼음. 이제부터는 외부에있는 데이터를 불러와보겠다. chickwts = read.csv("C:/datafiles/chickwts.csv") 불러올파일형태 = read.csv “~” = 경로 setwd("C:/data4GreenBook") chickwts = read.csv("chickwts.csv“)

Csv = Comma separated Value 쉼표로 구분된 데이터.

Wd = working directory

# 시험성적자료의 기술, examscore.R Exam <- read.table("examscore.txt",header=T) : 이것은 txt (text) file 임. Read.csv를 쓰는게 아니라 read.table이라고 해야. Header=T (T는 true) : Head 가 있다. Exam attach(Exam) 얘를 잡고. mean(Score) 스코어의 민을 구하고 stem(Score) 스템:리프플롯. 줄기잎그림 그리기. 남녀 그룹 구별안함. 그룹 구별해서 리프플롯 구하고 싶으면.. stem(Score[Group==1]) 요렇게 그룹을 나눈다. stem(Score[Group==2]) 등호표시1개 : 할당하기(assign) 등호표시2개 : 조건 quantile(Score[Group==1],type=6) 퀀타일 : Q1, Q2, Q3 같은것. quantile(Score[Group==2],type=6) 퀀타일 Group2을 보여주라는 뜻. boxplot(Score~Group,ylab="Score",xlab="Group") 스코어를 가지고 박스플롯 그리기. 박스플롯의 y축은 스코어. x축은 그룹.

# 부모와 아들의 키, height.R height <- read.table("height.txt",header=T) attach(height) plot(X~Y,xlab="Mother",ylab="Father") ~표시 다음엔 항상 종속변수를 써야함. x11() 그림 추가. par(mfrow=c(1,2)) 그림을 하나하나 보여주지 말고 하나의 창에 여러 개 그림. plot(Z~X,xlab="Father",ylab="Son") plot(Z~Y,xlab="Mother",ylab="Son") round(cor(height),3) coefficient구하기