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통계에서 z-점수는 주어진 값이 모집단 평균과 얼마나 많은 표준 편차를 가지고 있는지 알려줍니다. 주어진 값에 대한 z-점수를 계산하려면 다음 공식을 사용합니다. z = (x – μ) / σ 금: x : 개별 데이터의 값 μ : 인구 평균 σ : 모집단...

R에서 발생할 수 있는 오류는 다음과 같습니다. Error: Discrete value supplied to continuous scale 이 오류는 ggplot2의 축에 연속 스케일을 적용하려고 할 때 해당 축의 변수가 숫자가 아닐 때 발생합니다. 이 튜토리얼에서는 이 오류를 수정하는 방법을 정확하게 설명합니다. 오류를 재현하는 방법...

다음 기본 구문을 사용하여 R 열의 표준 편차를 계산할 수 있습니다. #calculate standard deviation of one column sd(df$col1) #calculate standard deviation of all columns sapply(df, sd) #calculate standard deviation of specific columns sapply(df[c(' col1 ', ' col2 ', ' col5 ')],...

R의 colMeans() 함수는 R의 행렬이나 데이터 프레임의 여러 열의 평균을 계산하는 데 사용할 수 있습니다. 이 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다. #calculate column means of every column colMeans(df) #calculate column means and exclude NA values colMeans(df, na. rm = T )...

부호 테스트는 모집단이 특정 값의 중앙값과 같은지 여부를 확인하는 데 사용되는 비모수 테스트입니다. 다음 단계별 예에서는 Excel에서 서명 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다. 1단계: 데이터 입력 한 제조 공장에서 무게가 50파운드 나가는 장치를 생산한다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 검사관이 공장에 가서...

통계에서 범주형 데이터는 이름이나 레이블을 사용할 수 있는 데이터를 나타냅니다. 예는 다음과 같습니다: 흡연 상태(‘흡연자’, ‘비흡연자’) 눈 색깔(“파란색”, “녹색”, “개암색”) 교육 수준(예: ‘고등학교’, ‘학사 학위’, ‘석사 학위’) 이러한 유형의 데이터를 시각화하기 위해 일반적으로 사용되는 세 가지 차트는 다음과 같습니다. 막대 차트...

다음 기본 구문을 사용하여 dplyr에서 변수를 그룹화할 수 있습니다. df %>% arrange (group_var, numeric_var) %>% group_by (group_var) %>% mutate (rank = rank(numeric_var)) 다음 예에서는 다음 데이터 프레임에서 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다. #create data frame df <- data. frame (team...

다음 기본 구문을 사용하여 R의 조건에 따라 열을 합산할 수 있습니다. #sum values in column 3 where col1 is equal to 'A' sum(df[ which (df$col1==' A '), 3]) 다음 예에서는 다음 데이터 프레임에서 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다. #create data...

통계에서 감마 분포는 대기 시간과 관련된 확률을 모델링하는 데 자주 사용됩니다. R에서 감마 분포 작업을 위해 다음 함수를 사용할 수 있습니다. dgamma(x, shape, rate) – 특정 모양 및 비율 매개변수를 사용하여 감마 분포의 밀도 함수 값을 찾습니다. pgamma(q, shape, rate) –...

이항 분포는 고정된 시행 횟수에 걸쳐 특정 횟수의 “성공”이 발생할 확률을 모델링하는 데 사용되는 확률 분포입니다. 다음 세 가지 가정이 충족되는 경우 이항 분포를 사용하는 것이 적합합니다. 가정 1: 각 시행에는 두 가지 가능한 결과만 있습니다. 각 시행에는 두 가지 가능한...