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통계 분석 기법을 이용한 가설 검정(1) T검정 't 검정(t-test)'은 두 집단의 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 알아볼 때 사용하는 통계 분석 기법입니다. compact 자동차와 suv 자동차의 도시 연비 t검정 먼저 mpg데이터를 불러와 class,cty변수만 남긴 뒤 class변수가 "compact"인 자동차와 "suv"인 자동차를 추출하겠습니다. mpg % filter(class %in% c("compact", "suv"))t.test()를 이용해 t검정을 하겠습니다. 앞에서 추출한 mpg_diffl데이터를 지정하고, ~기호를 이용해 비교할 값인 cty(도시 연비)변수와 비교할 집단인 class(자동차 종류)변수를 지정합니다. t.test(data = mpg_diff, ..

인터랙티브 그래프란? 인터랙티브 그래프(Interactive Graph)란, 마우스 움직임에 반응하며 실시간으로 형태가 변하는 그래프를 말합니다. 그래프를 HTML 포맷으로 저장하면, 일반 사용자들도 웹 브라우저를 이용해 그래프를 조작할 수 있습니다. plotly패키지로 만들기 패키지 준비하기 install.packages("ploty") library(ploty) ggplot2로 그래프 만들기 ggplot2로 만든 그래프를 ploty패키지의 ggplotly()에 적용하면 인터랙티브 그래프가 만들어집니다. library(ggplot2) p

지도 시각화 지역별 통계치를 색깔의 차이로 표현한 지도를 '단계 구분도(Choropleth Map)'이라고 합니다. 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기 단계 구분도는 ggiraphExtra패키지를 이용하여 만듭니다. # 패키지 설치 install.packages("ggiraphExtra") # 패키지 로드 library(ggiraphExtra) R에 내장된USArrests데이터를 이용해서 만들어보겠습니다. USArrests데이터는 지역명 변수가 따로 없습니다. 따라서 tibble패키지의 rownames_to_column()을 이용해 state변수로 바꿔 새 데이터 프레임을 만들겠습니다. library(tibble) crime

텍스트 마이닝 문자로 된 데이터에서 가치 있는 정보를 얻어 내는 분석 기법을 '텍스트 마이닝(Text mining)' 텍스트 마이닝 준비하기 패키지 준비하기 한글 자연어 분석 패키지인 KoNLP(Korean Natural Language Processing)를 이용하면 한글 데이터로 형태소 분석을 할 수 있습니다. KoNLP는 자바(JAVA)가 설치되어있어야 하므로 자바를 설치해줍니다 저 같은 경우에는 java_1.8.0_211버전을 설치했습니다. KoNLP를 사용하려면 rJAVA, memoise패키지가 필요하므로 설치하고, 필요한 라이브러리를 로드해줍니다. # 패키지 설치 install.packages("rJAVA") install.packages("memoise") install.packages("K..

'한국복지패널데이터' 분석 준비하기 데이터 준비하기 깃허브(bit.ly/doit_rb)에서 Keweps_hpc10_2015_beta1.sav 파일을 다운로드해 프로젝트폴더에 삽입합니다. 패키지 설치 및 로드하기 foreign 패키지를 이용하여 SPSS, SAS, STATA 등 다양한 파일을 불러올수 있습니다. install.packages("foreign") #foreign 패키지 설치 library(foreign) library(dplyr) library(ggplot2) library(readxl) 데이터 불러오기 데이터프레임의 형태로 불러옵니다. 그리고 복사본을 만들어줍니다. raw_welfare

그래프(Graph) 데이터를 보기 쉽게 그림으로 표현한 것이다. 데이터를 그림으로 표현하면 추세와 경향성이 드러나기 때문에 특징을 쉽게 이해할 수 있고, 그래프를 만드는 과정에서 새로운 패턴을 발견할 수 있습니다. ggplot2 패키지 ggplot2는 그래프를 만들때 가장 많이 사용하는 그래프 입니다. ggplot2문법은 레이어(layer)구조로 되어있습니다. 배경을 만들고, 위에 그래프 형태를 그리고, 마지막으로 축 범위, 색, 표식 등 설정을 추가하는 순서로 그래프를 그립니다. 이번에는 산점도, 막대 그래프, 선 그래프, 상자 그림을 만들어보겠습니다. 산점도 데이터를 x축과 y축에 점으로 표현한 그래프 연속 값으로 된 두 변수의 관계를 표현할 때 사용됩니다. 1. 배경 설정하기 library(ggpl..

aggr() 설명 원문 Calculate or plot the amount of missing/imputed valued in each variable and the amount of missing/imputed values in certain combinations of variables. 해석 어떤 변수들의 조합 안에서 결측치나 극단치의 양과 각각의 변수에서 결측치나 극단치의 양을 그래프화 해주거나 계산해준다. 사용 aggr(x, delimiter = NULL, plot = TRUE, ...)인자 X : 데이터프레임 또는 매틑릭스의 벡터 delimiter : 변수와 imputation-indices의 사이를 구별해주는 문자 백터를 위한 imputed variables plot : 결과를 표시해야하는지..

데이터 불러오기 제가 사용한 데이터는 제가 운영진으로 있는 동아리 가입 신청서를 가지고 해봤습니다. library(readxl) library(dplyr) df_data 201700000, 2017, ifelse(df_data$number > 201600000, 2016, ifelse(df_data$number > 201500000, 2015, ifelse(df_data$number > 201400000, 2014, ifelse(df_data$number > 201300000, 2013, 2012))))))) # 길구만.. 일단 학번의 앞에 4자리는 입학년도를 나타내기때문에 2019xxxxx면 2019로 바꿔주고, 2018xxxxx면 2018로 바꿔 주는 작업을 했습니다. 그런다음 qplot()함수를 사..