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다음 위치에 data.csv 라는 CSV 파일이 저장되어 있다고 가정해 보겠습니다. C:\Users\Bob\Desktop\data.csv 그리고 CSV 파일에 다음 데이터가 포함되어 있다고 가정합니다. team, points, assists 'A', 78, 12 'B', 85, 20 'C', 93, 23 'D', 90, 8 'E', 91, 14 이 CSV 파일을 R로...

R에 다음과 같은 데이터 프레임이 있다고 가정합니다. #create data frame df <- data.frame(team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), points=c(78, 85, 93, 90, 91), assists=c(12, 20, 23, 8, 14)) #view data frame df team points assists 1 A 78 12 2 B 85...

로지스틱 회귀는 응답 변수가 이진일 때 회귀 모델을 맞추는 데 사용할 수 있는 방법입니다. 로지스틱 회귀 분석에서는 최대 우도 추정 이라는 방법을 사용하여 다음 형식의 방정식을 찾습니다. 로그[p(X) / ( 1 -p(X))] = β 0 + β 1 X 1 +...

Excel 파일을 R로 가져오는 가장 쉬운 방법은 readxl 패키지 의 read_excel() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 다음 구문을 사용합니다. read_excel(경로, 시트 = NULL) 금: 경로: xls/xlsx 파일 경로 sheet: 읽을 시트입니다. 시트 이름 또는 시트 위치일 수 있습니다. 지정하지 않으면 첫...

R에서 데이터 프레임을 Excel 파일로 내보내는 가장 쉬운 방법은 writexl 패키지 의 write_xlsx() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 다음 구문을 사용합니다. write_xlsx(x, 경로) 금: x: 내보낼 데이터 블록의 이름 path: 쓸 파일 이름 이 튜토리얼에서는 이 함수를 사용하여 데이터 프레임을 R의...

로지스틱 회귀는 응답 변수가 이진일 때 회귀 모델을 맞추는 데 사용하는 통계 방법입니다. 로지스틱 회귀 모델이 데이터 세트에 얼마나 잘 맞는지 평가하기 위해 다음 두 가지 측정항목을 살펴볼 수 있습니다. 민감도: 결과가 실제로 긍정적일 때 모델이 관찰에 대한 긍정적인 결과를 예측할...

시계열 분석에서 이동 평균은 단순히 여러 이전 기간의 평균 값입니다. 지수 이동 평균은 최근 관측치에 더 많은 가중치를 두는 이동 평균 유형으로, 이는 최근 추세를 더 빠르게 포착할 수 있음을 의미합니다. 이 튜토리얼에서는 R에서 지수 이동 평균을 계산하는 방법을 설명합니다. 예:...

일련의 예측 변수가 있고 응답 변수를 두 클래스 중 하나로 분류하려는 경우 일반적으로 로지스틱 회귀를 사용합니다. 예를 들어 다음 시나리오에서 로지스틱 회귀를 사용할 수 있습니다. 우리는 신용 점수 와 은행 잔액을 사용하여 특정 고객이 대출을 불이행할지 여부를 예측하려고 합니다. (응답 변수...

선형 판별 분석은 일련의 예측 변수가 있고 응답 변수를 두 개 이상의 클래스로 분류하려는 경우 사용할 수 있는 방법입니다. 이 튜토리얼에서는 R에서 선형 판별 분석을 수행하는 방법에 대한 단계별 예를 제공합니다. 1단계: 필요한 라이브러리 로드 먼저 이 예제에 필요한 라이브러리를 로드합니다....

롤링 상관관계는 슬라이딩 윈도우에 대한 두 시계열 간의 상관관계입니다. 이러한 유형의 상관 관계의 이점 중 하나는 시간 경과에 따른 두 시계열 간의 상관 관계를 시각화할 수 있다는 것입니다. 이 튜토리얼에서는 R에서 롤링 상관 관계를 계산하는 방법을 설명합니다. R에서 롤링 상관 관계를...