R 가이드

이 페이지에는 통계학에 대한 모든 R 튜토리얼이 나열되어 있습니다.

데이터 가져오기 및 내보내기
R에서 원시 데이터를 수동으로 입력하는 방법
R에서 RDA 파일을 저장하고 로드하는 방법
CSV 파일을 R로 가져오는 방법
URL에서 R로 CSV를 읽는 방법
R에서 CSV 파일의 특정 줄을 읽는 방법
R에서 여러 CSV 파일을 가져오고 병합하는 방법
R에서 공백이 포함된 열 이름을 사용하여 CSV를 가져오는 방법
R을 사용하여 인터넷에서 파일을 다운로드하는 방법
R에서 readLines 함수를 사용하는 방법
R에서 Zip 파일을 읽는 방법
R에서 날짜별로 파일을 나열하는 방법
R에서 list.files()를 사용하는 방법
R에서 file.choose()를 사용하는 방법
R에서 fread()를 사용하는 방법
RStudio에서 .R 파일을 여는 방법
Excel 파일을 R로 가져오는 방법
TSV 파일을 R로 가져오는 방법
SAS 파일을 R로 가져오는 방법
SPSS 파일을 R로 가져오는 방법
.dta 파일을 R로 가져오는 방법
R에서 목록을 파일로 내보내는 방법
R에서 데이터 프레임을 CSV 파일로 내보내는 방법
R에서 데이터 프레임을 Excel 파일로 내보내는 방법
R에서 여러 플롯을 PDF로 내보내는 방법
colClasses를 사용하여 R로 데이터를 빠르게 가져오는 방법
R에서 read.delim을 사용하는 방법
R에서 write.table을 사용하는 방법
R에서 write.xlsx를 사용하는 방법
R에서 read.table을 사용하는 방법
R에서 setwd/getwd를 사용하는 방법
R에서 Sink() 함수를 사용하는 방법
R에서 file.path() 함수를 사용하는 방법
R 출력을 텍스트 파일에 저장하는 방법
R에 파일이 있는지 확인하는 방법
R에서 파일 이름을 바꾸는 방법
R에서 파일을 삭제하는 방법
R에서 파일을 이동하는 방법
R에서 환경을 지우는 방법
R에서 패키지를 언로드하는 방법
R에 로드된 패키지 버전을 확인하는 방법
R에서 여러 줄 주석을 만드는 방법
R의 require()와 library()의 차이점
R에서 여러 패키지를 로드하는 방법
R에 패키지가 설치되어 있는지 확인하는 방법
R에 디렉토리가 있는지 확인하는 방법

기술통계
R에서 기술 통계를 계산하는 방법
R의 Iris 데이터세트에 대한 완전한 가이드
R의 mtcars 데이터 세트에 대한 전체 가이드
R의 보스턴 데이터세트에 대한 완전한 가이드
R의 다이아몬드 데이터세트에 대한 완전한 가이드
R에서 데이터 정리를 수행하는 방법
R에서 요약 테이블을 만드는 방법
R에서 다섯 숫자의 요약을 계산하는 방법
R에서 그룹별 요약 통계를 계산하는 방법
R에서 그룹별 상관 관계를 계산하는 방법
R에서 그룹별 백분율을 계산하는 방법
R에서 비율을 계산하는 방법
R에서 과학적 표기법을 비활성화하는 방법
R에서 Z 점수를 계산하는 방법
R에서 다항성 상관관계를 계산하는 방법
R에서 부분 상관 관계를 계산하는 방법
R에서 점-이중 상관 관계를 계산하는 방법
R에서 교차 상관을 계산하는 방법
R에서 Spearman 순위 상관 관계를 계산하는 방법
R에서 Matthews 상관 계수를 계산하는 방법
R에서 클래스 내 상관 계수를 계산하는 방법
R에서 상관 계수의 P 값을 찾는 방법
R에서 여러 변수 간의 상관 관계를 계산하는 방법
누락된 값이 있는 R의 상관관계를 계산하는 방법
R에서 상관 행렬을 만드는 방법
R에서 공분산 행렬을 만드는 방법
R의 분산을 계산하는 방법
R에서 이상값을 제거하는 방법
R에서 평균의 표준 오차를 계산하는 방법
R에서 절사 평균을 계산하는 방법
R에서 조건부 평균을 계산하는 방법
R에서 행의 중앙값을 계산하는 방법
R에서 누적 평균을 계산하는 방법
R에서 부트스트랩 표준 오류를 계산하는 방법
R에서 데이터 그룹화를 수행하는 방법
R에서 Cohen의 d를 계산하는 방법
R에서 Cohen의 카파를 계산하는 방법
R의 데이터 프레임에서 단일 행을 선택하는 방법
R에서 하나를 제외한 모든 열을 선택하는 방법
R의 열에서 고유한 값을 찾는 방법
R에서 고유한 값을 찾아 정렬하는 방법
R의 여러 열에서 고유한 행을 찾는 방법
R의 데이터 프레임에 여러 열을 추가하는 방법
R에서 COUNTIF 함수를 실행하는 방법
R에서 SUMIF 함수를 실행하는 방법
R에서 같은 줄에 문자열과 변수를 인쇄하는 방법
R에서 Paste 및 Paste0 함수를 사용하는 방법
R에서 cat()과 Paste()의 차이점
R에서 do.call을 사용하는 방법
R에서 set.seed를 사용하는 방법
R에서 coeftest() 함수를 사용하는 방법
R에서 confit() 함수를 사용하는 방법
R에서 LinearHypothesis() 함수를 사용하는 방법
R에서 unlist() 함수를 사용하는 방법
R에서 length() 함수를 사용하는 방법
R에서 line() 함수를 사용하는 방법
R에서 fitdistr() 함수를 사용하는 방법
R에서 drop() 함수를 사용하는 방법
R에서 intersect() 함수를 사용하는 방법
R에서 same() 함수를 사용하는 방법
R에서 Attach() 함수를 사용하는 방법
R에서 nchar() 함수를 사용하는 방법
R에서 Dim() 함수를 사용하는 방법
R에서 str() 함수를 사용하는 방법
R에서 cor() 함수를 사용하는 방법
R에서 optim 함수를 사용하는 방법
R에서 Melt() 함수를 사용하는 방법
R에서 get() 함수를 사용하는 방법
R에서 cat() 함수를 사용하는 방법
R에서 strsplit() 함수를 사용하는 방법
R에서 substring() 함수를 사용하는 방법
R에서 c() 함수를 사용하는 방법
R에서 text() 함수를 사용하는 방법
R에서 sign() 함수를 사용하는 방법
R에서 mtext() 함수를 사용하는 방법
R에서 할당() 함수를 사용하는 방법
R에서 sprintf 함수를 사용하는 방법
R에서 소스 함수를 사용하는 방법
R에서 일치 기능을 사용하는 방법
R에서 분할 기능을 사용하는 방법
R에서 표 작성 기능을 사용하는 방법
R에서 스케일 기능을 사용하는 방법
R에서 보기 기능을 사용하는 방법
R에서 테이블 함수를 사용하는 방법
R에서 sum 함수를 사용하는 방법
R에서 par 함수를 사용하는 방법
R에서 microbenchmark()를 사용하는 방법
R에서 prop.table 함수를 사용하는 방법
R에서 집계 함수를 사용하는 방법
집계를 사용하고 R에서 NA가 있는 행을 삭제하지 않는 방법
R에서 nrow 함수를 사용하는 방법
R에서 ncol 함수를 사용하는 방법
R에서 데이터 블록의 크기를 찾는 방법
R에서 gsub 함수를 사용하는 방법
R에서 하위 함수를 사용하는 방법
R에서 요약 함수를 사용하는 방법
R에서 colMeans 함수를 사용하는 방법
R에서 pmax 및 pmin 함수를 사용하는 방법
R의 열을 평균하는 방법
R의 특정 열을 합산하는 방법
R의 조건에 따라 열을 합산하는 방법
R에서 열의 평균을 계산하는 방법
R에서 여러 열의 평균을 계산하는 방법
R에서 그룹별 표준 편차를 계산하는 방법
R에서 그룹당 평균을 계산하는 방법
R에서 그룹별 합계를 계산하는 방법
R에서 평균을 계산하는 방법
R에서 모드를 계산하는 방법
R에서 그룹별로 모드를 계산하는 방법
R에서 가중 평균을 계산하는 방법
R에서 기하 평균을 계산하는 방법
R에서 누적 합계를 계산하는 방법
R에서 그룹당 누적 합계를 계산하는 방법
R에서 기대값을 계산하는 방법
R에서 seq 함수를 사용하는 방법
R에서 dist 함수를 사용하는 방법
R에서 with() 및 inside() 함수를 사용하는 방법
베이즈 정리를 R에 적용하는 방법
R에서 내적을 계산하는 방법
R에서 교차곱을 계산하는 방법
R에서 코사인 유사성을 계산하는 방법
R에서 Bray-Curtis 차이점을 계산하는 방법
R에서 유클리드 거리를 계산하는 방법
R에서 해밍 거리를 계산하는 방법
R에서 Levenshtein 거리를 계산하는 방법
R에서 맨해튼까지의 거리를 계산하는 방법
R에서 Minkowski 거리를 계산하는 방법
R에서 Mahalanobis 거리를 계산하는 방법
R에서 Jaccard 유사성을 계산하는 방법
R에서 조합과 순열을 계산하는 방법
R에서 두 벡터의 고유한 조합을 찾는 방법
R에서 자기상관을 계산하는 방법
R에서 슬라이딩 상관관계를 계산하는 방법
R에서 빈도표를 만드는 방법
R에서 여러 변수의 빈도 테이블을 만드는 방법
R에서 상대도수표를 만드는 방법
R에서 양방향 테이블을 만드는 방법
R에서 3방향 테이블을 만드는 방법
R에서 테이블을 정렬하는 방법
R에서 범위를 찾는 방법
R에서 사분위수 범위를 계산하는 방법
R에서 Min 및 Max 함수를 사용하는 방법
R에서 왜도와 첨도를 계산하는 방법
R에서 Quantile() 함수를 사용하는 방법
R에서 사분위수를 계산하는 방법
R에서 십분위수를 계산하는 방법
R에서 백분위수를 계산하는 방법
R에서 그룹별로 분위수를 계산하는 방법
R에서 백분위수 순위를 계산하는 방법
R에서 Z 점수와 백분위 수를 변환하는 방법
R에서 부트스트래핑을 수행하는 방법
R에서 점 추정치를 계산하는 방법
R에서 신뢰 구간을 찾는 방법
R에서 이항 신뢰 구간을 계산하는 방법
R의 회귀 계수에 대한 신뢰 구간을 계산하는 방법
R에서 표준화된 회귀 계수를 계산하는 방법
R에서 분할표를 만드는 방법
R에서 여러 열을 집계하는 방법
R에서 피벗 테이블을 만드는 방법
R의 모든 열에 대해 Pivot_longer()를 사용하는 방법
R에서 여러 열과 함께ivot_wider()를 사용하는 방법
R에서 넓은 형식과 긴 형식 간의 데이터 형태를 변경하는 방법
R의 논리 벡터에서 TRUE 값을 계산하는 방법
R의 열에서 발생 횟수를 계산하는 방법
R에서 줄 수를 계산하는 방법
R 목록의 요소 수를 계산하는 방법
R에서 그룹별로 고유한 값을 계산하는 방법
R의 열에서 고유 값을 계산하는 방법
R에서 조건이 있는 열의 값을 계산하는 방법
R에서 조건에 따라 그룹화하고 계산하는 방법
R의 데이터 프레임에 개수 열을 추가하는 방법
R에서 단위 행렬을 만드는 방법
R에서 요소별로 곱셈을 수행하는 방법
R에서 일변량 분석을 수행하는 방법
R에서 이변량 분석을 수행하는 방법
R에서 Cronbach의 알파를 계산하는 방법
R에서 AUC(곡선 아래 면적)를 계산하는 방법
R에서 F1 점수를 계산하는 방법
R에서 값의 역설을 찾는 방법
R에서 방정식 시스템을 푸는 방법
R에서 방정식을 그리는 방법
R에서 선형 보간을 수행하는 방법

시각화
R의 단일 그래프에 여러 상자 그림을 그리는 방법
R에서 평균값을 사용하여 상자 그림을 그리는 방법
R에서 Boxplot 축 레이블을 변경하는 방법
Base R의 플롯에 제목을 추가하는 방법
R에서 막대 차트를 만드는 방법
R에서 Ogive 차트를 만드는 방법
R에서 열 값의 분포를 그리는 방법
R의 그래프에 여러 선을 그리는 방법
R에서 여러 히스토그램을 그리는 방법
R의 히스토그램에 수직선을 추가하는 방법
R에서 범주형 데이터를 그리는 방법
R에서 상관관계 히트맵을 만드는 방법
R에서 히트맵을 생성하기 위해 pheatmap()을 사용하는 방법
R에서 막대사탕 차트를 만드는 방법
R에서 커널 밀도 플롯을 만드는 방법
R에서 주파수 다각형을 만드는 방법
포인트 클라우드에 대해 R에서 Jitter 기능을 사용하는 방법
R에서 Biplot을 만드는 방법
R에서 함수 곡선을 그리는 방법
R에서 산점도의 점에 레이블을 지정하는 방법
R에서 산점도 행렬을 만드는 방법
R에서 테이블을 그리는 방법
R에서 데이터 프레임의 하위 집합을 그리는 방법
R에서 인구 피라미드를 만드는 방법
R에서 SVM 객체를 그리는 방법
R에서 3D 플롯을 만드는 방법
R에서 abline()을 사용하는 방법
R에서 abline에 라벨을 추가하는 방법
R에서 동일한 그래프에 여러 플롯을 그리는 방법
R에서 다양한 색상으로 히스토그램을 만드는 방법
R에서 상대 빈도 히스토그램을 만드는 방법
R에서 두 변수의 히스토그램을 만드는 방법
R의 히스토그램에서 빈 수를 변경하는 방법
R에서 히스토그램 나누기를 지정하는 방법
R의 히스토그램에 백분율을 표시하는 방법
R에서 그룹별로 포인트 클라우드를 만드는 방법
R에서 회귀선을 사용하여 산점도를 만드는 방법
여러 변수를 사용하여 R에서 산점도를 만드는 방법
다중 회귀 모델을 사용하여 R의 값을 예측하는 방법
R에서 범주형 변수를 사용하여 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 회귀선의 기울기에 대해 t-테스트를 수행하는 방법
R에서 예측값을 플롯하는 방법
R에서 가장 적합한 선을 그리는 방법
R에서 의사 결정 트리를 그리는 방법
R에서 쌍 도표를 만들고 해석하는 방법
R에서 신뢰 구간을 그리는 방법
R에서 여러 열을 그리는 방법
R에서 플롯을 오버레이하는 방법
R의 히스토그램에 정규 곡선을 오버레이하는 방법
R에서 상자 그림을 재정렬하는 방법
R의 상자 그림에서 이상값을 제거하는 방법
R에서 수평 상자 그림을 만드는 방법
R에서 방사형 차트를 만드는 방법
R에서 누적 막대 그래프를 만드는 방법
R에서 클러스터된 막대 그래프를 만드는 방법
R에서 누적 점 플롯을 만드는 방법
R에서 추가된 변수 플롯을 만드는 방법
R에서 플롯 외부에 범례를 그리는 방법
Base R 플롯에서 범례 크기를 변경하는 방법
R에서 경로 외부에 텍스트를 추가하는 방법
cex를 사용하여 R에서 플롯 요소의 크기를 변경하는 방법
R에서 차트 영역 스타일을 변경하기 위해 bty 옵션을 사용하는 방법
R에서 경로에 원을 그리는 방법
기본 R 플롯에서 범례 위치를 변경하는 방법
Base R에서 가로 범례를 만드는 방법
R에서 상호 작용 플롯을 만드는 방법
R에서 파레토 차트를 만드는 방법
R에서 버블 차트를 만드는 방법
R에서 Bland-Altman 플롯을 만드는 방법
R에서 로지스틱 회귀 곡선을 그리는 방법
R에서 산림 플롯을 만드는 방법
R에서 로그-로그 플롯을 만드는 방법
R 플롯에서 축 스케일을 변경하는 방법
R 플롯에서 축 간격을 변경하는 방법
R 차트에 오류 막대를 추가하는 방법
R에서 xlim() 및 ylim()을 사용하는 방법
R의 곡선 피팅
R에서 이탤릭체 글꼴을 사용하는 방법
R에서 굵은 글꼴을 사용하는 방법
Base R 플롯에서 글꼴 크기를 변경하는 방법

확률 분포
R에서 균일 분포를 사용하는 방법
R에서 다항 분포를 사용하는 방법
R에서 삼각 분포를 사용하는 방법
R에서 KL 발산을 계산하는 방법
R의 데이터 세트에 감마 분포를 맞추는 방법
R의 정규 분포: dnorm, pnorm, rnorm, qnorm
R의 이항 분포: dbinom, pbinom, qbinom, rbinom
R의 포아송 분포: dpois, ppois, qpois, rpois
R의 카이제곱 분포: dchisq, pchisq, qchisq 및 rchisq
R의 기하학적 분포: dgeom, pgeom, qgeom, rgeom
R의 감마 분포: dgamma, pgamma, qgamma, rgamma
R의 t 분포: dt, qt, pt, rt
R에서 rnorm()과 runif()의 차이점
R에서 CDF를 계산하고 플롯하는 방법
R에서 샘플링 분포를 계산하는 방법
R에서 경험 법칙을 적용하는 방법
R에서 중심 극한 정리를 적용하는 방법
R에서 일반 CDF를 사용하는 방법
R에서 이변량 정규 분포를 시뮬레이션하고 플롯하는 방법
R에서 정규 분포를 그리는 방법
R에서 카이제곱 분포를 그리는 방법
R에서 분포를 그리는 방법
R에서 로그 정규 분포를 그리는 방법
R에서 지수 분포를 그리는 방법
R에서 이항 분포를 그리는 방법
R에서 포아송 분포를 그리는 방법
R에서 Weibull 분포를 그리는 방법
R에서 베타 분포를 그리는 방법
R에서 균일 분포를 그리는 방법
R에서 F 통계의 P 값을 계산하는 방법
R에서 카이제곱 통계의 P 값을 계산하는 방법
R에서 T 점수의 P 값을 계산하는 방법
R에서 Z 점수의 P 값을 계산하는 방법
R에서 임계값 F를 찾는 방법
R에서 임계 카이제곱 값을 찾는 방법
R에서 중요한 값을 찾는 방법
R에서 중요한 Z 값을 찾는 방법

샘플링 방법
R의 계층화된 샘플링
R의 클러스터 샘플링
R의 체계적인 샘플링

가설 검증
전체 가이드: R의 가설 테스트
R에서 Sobel 테스트를 수행하는 방법
R에서 단일 비율 Z 테스트를 수행하는 방법
R에서 하나의 샘플과 두 개의 샘플 Z 테스트를 수행하는 방법
R에서 Fisher의 정확한 테스트를 수행하는 방법
R에서 Jarque-Bera 테스트를 수행하는 방법
R에서 Anderson-Darling 테스트를 수행하는 방법
R에서 Wald 테스트를 수행하는 방법
R에서 KPSS 테스트를 수행하는 방법
R에서 Kruskal-Wallis 테스트를 수행하는 방법
R에서 분산 비율 테스트를 수행하는 방법
Bartlett의 구형성 테스트 가이드
R에서 표준편차를 계산하는 방법
R에서 클러스터링된 표준 편차를 계산하는 방법
R에서 가중 표준 편차를 계산하는 방법
R에서 데이터 프레임 열의 표준 편차를 계산하는 방법
R에서 데이터 프레임 행의 표준 편차를 계산하는 방법
R의 변동 계수를 계산하는 방법

Cook’s Distance를 사용하여 영향력 있는 데이터 포인트를 식별하는 방법
R의 등분산 테스트를 수행하는 방법
R에서 F 테스트를 수행하는 방법
R에서 QQ 플롯을 생성하고 해석하는 방법
R에서 단일 표본 t-검정을 수행하는 방법
R에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법
R에서 쌍 t 테스트를 수행하는 방법
R에서 Welch의 t-검정을 수행하는 방법
R에서 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행하는 방법
R에서 합동 분산을 계산하는 방법
R에서 Mann-Whitney U 테스트를 수행하는 방법
R에서 Mann-Kendall 추세 테스트를 수행하는 방법
R에서 McNemar 테스트를 수행하는 방법
R에서 Grubbs 테스트를 수행하는 방법
R에서 이항 테스트를 수행하는 방법
R에서 기분 중앙값 테스트를 수행하는 방법
R에서 런타임 테스트를 수행하는 방법
R에서 정규성을 테스트하는 방법
R에서 다변량 정규성 테스트를 수행하는 방법
R에서 Shapiro-Wilk 테스트를 수행하는 방법
R에서 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하는 방법
R에서 Cramer-Von Mises 테스트를 수행하는 방법
R에서 상관 테스트를 수행하는 방법
R에서 카이제곱 독립성 테스트를 수행하는 방법
R에서 카이제곱 적합도 테스트를 수행하는 방법
R에서 우도비 테스트를 수행하는 방법
R에서 Cramer의 V를 계산하는 방법
R에서 파이 계수를 계산하는 방법
R에서 지니 계수를 계산하는 방법
R에서 Chow 테스트를 수행하는 방법
R에서 Granger 인과성 테스트를 수행하는 방법
R에서 Bartlett 테스트를 수행하는 방법
R에서 로그 순위 테스트를 수행하는 방법

회귀
R에서 모델 성능을 교차 검증하는 방법
R에서 선형 회귀에 대한 예측 구간을 만드는 방법
R에서 회귀 모델을 사용하여 단일 값을 예측하는 방법
R에서 다중 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 2차 회귀를 수행하는 방법
R에서 지수 회귀를 수행하는 방법
R에서 로그 회귀를 수행하는 방법
R에서 LOESS 회귀를 수행하는 방법
R에서 거듭제곱 회귀를 수행하는 방법
R에서 강력한 회귀를 수행하는 방법
R에서 분위수 회귀를 수행하는 방법
R에서 스플라인 회귀를 수행하는 방법
R에서 다항식 회귀를 수행하는 방법
R에서 다항식 회귀 곡선을 그리는 방법
R에서 단계적 회귀를 수행하는 방법
R에서 조각별 회귀를 수행하는 방법
R에서 가중 최소 제곱 회귀를 수행하는 방법
R에서 회귀 출력을 해석하는 방법
R의 회귀 출력에서 Pr(>|t|)를 해석하는 방법
R의 로지스틱 회귀 출력에서 Pr(>|z|)를 해석하는 방법
R의 로지스틱 회귀 모델에서 승산비를 계산하는 방법
R에서 VIF(Variance Inflation Factor)를 계산하는 방법
R에서 최소제곱법을 사용하는 방법
R에서 훈련 매개변수를 제어하기 위해 trainControl()을 사용하는 방법
R에서 포아송 회귀를 수행하는 방법
R의 glm에서 회귀 계수를 추출하는 방법
R에서 glm과 함께 예측 기능을 사용하는 방법
R에서 lm과 함께 예측 함수를 사용하는 방법
R에서 로지스틱 회귀와 함께 예측 함수를 사용하는 방법
R에서 glm과 lm의 차이점
R에서 glm 출력을 해석하는 방법
R에서 lm() 함수를 사용하여 선형 모델을 맞추는 방법
R의 lm() 함수에서 P 값을 추출하는 방법
R의 lm() 함수에서 계수를 추출하는 방법
R의 lm() 함수에서 R-제곱을 추출하는 방법
R의 lm() 함수에서 잔차를 추출하는 방법
R의 lm() 함수에서 표준 오류를 추출하는 방법
R의 lm() 함수에서 RMSE를 추출하는 방법
R에서 lm() 함수를 사용하여 데이터 프레임의 하위 집합을 사용하는 방법
모델 선택을 위해 R에서 regsubsets()를 사용하는 방법
R에서 Durbin-Watson 테스트를 수행하는 방법
R에서 Breusch-Godfrey 테스트를 수행하는 방법
R에서 Breusch-Pagan 테스트를 수행하는 방법
R에서 White의 테스트를 수행하는 방법
R에서 Goldfeld-Quandt 테스트를 수행하는 방법
R에서 잔차 플롯을 만드는 방법
R에서 부분 잔차 플롯을 만드는 방법
R에서 잔여 표준 오차를 계산하는 방법
R에서 강력한 표준 오류를 계산하는 방법
R에서 다중 공선성을 테스트하는 방법
R에서 Box-Cox 변환을 수행하는 방법
R에서 glm에 대한 R 제곱을 계산하는 방법
R에서 결정계수(R-제곱)를 계산하는 방법
R에서 조정된 R-제곱을 계산하는 방법
R에서 BIC를 계산하는 방법
R에서 축척 및 위치 플롯을 해석하는 방법
R에서 진단 플롯을 해석하는 방법
R에서 스튜던트화 잔차를 계산하는 방법
R에서 표준화 잔차를 계산하는 방법
R에서 레버리지 통계를 계산하는 방법
R에서 DFFITS를 계산하는 방법
R에서 DFBETAS를 계산하는 방법
R에서 Mallows Cp를 계산하는 방법
R에서 AIC를 계산하는 방법
기능 선택을 위해 R에서 stepAIC를 사용하는 방법
lm() 결과를 R로 플롯하는 방법
R에서 다중 선형 회귀 결과를 플롯하는 방법
R에서 잔차 히스토그램을 만드는 방법
R에서 더미 변수를 만드는 방법
R의 플롯에 회귀 방정식을 추가하는 방법
R에서 OLS 회귀를 수행하는 방법
R에서 적합성 부족 테스트를 수행하는 방법
R에서 SST, SSR 및 SSE를 계산하는 방법
R에서 혼동 행렬을 만드는 방법
R에서 Elbow 메서드를 사용하는 방법

분산분석
R에서 일원 분산 분석을 수행하는 방법
R에서 양방향 ANOVA를 수행하는 방법
R에서 3원 분산분석을 수행하는 방법
R에서 반복 측정 ANOVA를 수행하는 방법
R에서 중첩 ANOVA를 수행하는 방법
R에서 MANOVA를 수행하는 방법
R에서 ANCOVA를 수행하는 방법
R에서 Welch의 ANOVA를 수행하는 방법
R에서 프리드먼 테스트를 수행하는 방법
R에서 Tukey 테스트를 수행하는 방법
R에서 Brown-Forsythe 테스트를 수행하는 방법
R에서 Bonferroni 보정을 수행하는 방법
R에서 Scheffe 테스트를 수행하는 방법
R에서 Dunnett의 테스트를 수행하는 방법
R에서 Dunn의 테스트를 수행하는 방법
R에서 Fisher의 LSD 테스트를 수행하는 방법
R에서 사후 쌍별 비교를 수행하는 방법
R에서 에타 제곱을 계산하는 방법
R에서 상호 작용 플롯을 만드는 방법
R에서 aov()와 anova()를 사용해야 하는 경우

시계열
R에서 MAPE를 계산하는 방법
R에서 SMPE를 계산하는 방법
R에서 WMPE를 계산하는 방법
R에서 RMSE를 계산하는 방법
R에서 MSE를 계산하는 방법
R에서 MAD를 계산하는 방법
R에서 MAE를 계산하는 방법
R에 TBATS 모델을 맞추는 방법
R에서 시계열을 만드는 방법
R에서 시계열을 그리는 방법
R에서 데이터 프레임을 시계열로 변환하는 방법
R에서 순진한 예측을 수행하는 방법
R에서 약한 평활화를 수행하는 방법
R에서 이동 평균을 계산하는 방법
R에서 그룹별 이동 평균을 계산하는 방법
R에서 지수 이동 평균을 계산하는 방법
R에서 일일 데이터를 월간 및 연간 데이터로 집계하는 방법
R에서 날짜 사이의 개월 수를 계산하는 방법
R의 열에서 가장 오래된 날짜를 찾는 방법
R에서 날짜로부터 월을 추출하는 방법
R에서 날짜에 월을 더하고 빼는 방법
R의 시간에서 시간을 빼는 방법
R에서 날짜를 추가하는 방법
R에서 근무일을 계산하는 방법
R에서 날짜로부터 연도를 추출하는 방법
R에서 Excel 날짜 형식을 적절한 날짜로 변환하는 방법
R의 날짜에서 주 번호를 얻는 방법
R에서 요일을 찾는 방법
R에서 주별로 데이터를 그룹화하는 방법
R에서 월별로 데이터를 그룹화하는 방법
R에서 시간별로 데이터를 그룹화하는 방법
R에서 날짜를 분기 및 연도로 변환하는 방법
R에서 날짜 범위를 하위 정의하는 방법
R에서 날짜 형식을 사용하는 방법
R에서 as.Date() 함수를 사용하는 방법
R에서 증강된 Dickey-Fuller 테스트를 수행하는 방법
R에서 Lubridate를 사용하여 월의 첫날 또는 마지막 날을 얻는 방법
R에서 Lubridate를 사용하여 문자를 날짜로 변환하는 방법
R에서 Lubridate를 사용하여 날짜 시퀀스를 생성하는 방법

R 작업
R의 apply(), lapply(), sapply() 및 tapply()에 대한 가이드
R의 데이터 프레임에 인덱스 열(숫자 ID)을 추가하는 방법
R의 플롯에 위 첨자와 아래 첨자를 추가하는 방법
R에서 데이터 유형을 확인하는 방법
R의 data.table과 데이터 프레임의 차이점
R에서 data.table을 필터링하는 방법
열이 R의 두 값 사이에 있는 행을 필터링하는 방법
R에서 data.table의 dcast 기능을 사용하는 방법
R에서 데이터 프레임 열을 인덱스로 설정하는 방법
R에서 데이터 프레임 열의 이름을 바꾸는 방법
R에서 단일 열의 이름을 바꾸는 방법
R에서 요인 수준의 이름을 바꾸는 방법
R의 요소에 새로운 수준을 추가하는 방법
R의 여러 조건을 기반으로 데이터 프레임을 부분 집합하는 방법
R에서 요인 수준별로 데이터 프레임을 부분 집합하는 방법
R의 값 목록으로 데이터 프레임을 부분 집합하는 방법
R에서 역코딩을 수행하는 방법
R에서 객체의 이름을 바꾸는 방법
R에서 이름 함수를 사용하는 방법
R에서 make.names 함수를 사용하는 방법
R에서 setNames 함수를 사용하는 방법
R의 Sample 함수를 사용하여 샘플을 생성하는 방법
R의 데이터 프레임에서 행을 복제하는 방법
R에서 cut() 함수를 사용하는 방법
R에서 rep() 함수를 사용하는 방법
R에서 Replicate() 함수를 사용하는 방법
R에서 replacement() 함수를 사용하는 방법
R에서 Sweep() 함수를 사용하는 방법
R에서 tapply() 함수를 사용하는 방법
R에서 map() 함수를 사용하는 방법
R에서 gsub()를 사용하는 방법
R에서 strptime 및 strftime 함수를 사용하는 방법
R에서 difftime()을 사용하는 방법
R에서 분위수 정규화를 수행하는 방법
R에서 데이터를 정규화하는 방법
R에서 데이터를 표준화하는 방법
R에서 0과 1 사이의 값을 조정하는 방법
R에서 다차원 스케일링을 수행하는 방법
R에서 불균형 데이터에 SMOTE를 사용하는 방법
R의 여러 열을 기반으로 데이터 프레임을 병합하는 방법
R에서 열 이름으로 데이터 프레임을 병합하는 방법
R에서 여러 데이터 프레임을 병합하는 방법
R에서 행 이름으로 데이터 프레임을 병합하는 방법
R에서 “정의되지 않은 열이 선택됨”을 처리하는 방법
R에서 일부 또는 전체 NA가 있는 행을 삭제하는 방법
R에서 여러 줄을 삭제하는 방법
R에서 인덱스로 행을 선택하는 방법
R의 모든 열에 값이 나타나는 행을 선택하는 방법
R에서 NA 값이 있는 행을 선택하는 방법
R에서 조건에 따라 행을 선택하는 방법
R의 벡터 값을 기반으로 데이터 프레임에서 행을 선택하는 방법
R의 데이터 프레임에서 마지막 행을 추출하는 방법
R에서 한 데이터 프레임의 행이 다른 데이터 프레임에 있는지 확인하는 방법
R에서 그룹별로 처음 N 값을 선택하는 방법
R의 데이터 프레임에서 열을 제거하는 방법
R에서 이름으로 열을 삭제하는 방법
R에서 이름에 특정 문자열이 포함된 경우 열을 제거하는 방법
R에서 특정 열을 제외한 모든 열을 제거하는 방법
R에서 NA 값이 있는 열을 삭제하는 방법
R에서 여러 구분 기호와 함께 strsplit()을 사용하는 방법
R의 각 열에서 NA 값의 수를 계산하는 방법
R에서 특정 열을 선택하는 방법
R에서 인덱스로 열을 선택하는 방법
R의 데이터 프레임에서 그룹별로 텍스트를 축소하는 방법
R에서 열에 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법
R의 데이터 프레임에 열이 있는지 확인하는 방법
R에서 여러 열이 동일한지 확인하는 방법
R에서 특정 문자열이 포함된 열을 선택하는 방법
R에서 문자열의 단어 수를 계산하는 방법
R의 벡터에서 특정 요소를 제거하는 방법
R에서 벡터를 필터링하는 방법
벡터에 R의 특정 요소가 포함되어 있는지 확인하는 방법
R에서 벡터를 조각으로 분할하는 방법
R에서 특정 문자열이 포함된 줄을 삭제하는 방법
문자열을 분할하고 R의 첫 번째 요소를 얻는 방법
R의 문자열에 문자가 있는지 확인하는 방법
R의 문자열에서 숫자를 추출하는 방법
R에서 특정 문자 사이의 문자열을 추출하는 방법
R에서 특정 문자 뒤에 문자열을 추출하는 방법
R에서 공백 앞에 문자열을 추출하는 방법
R에서 문자열 끝에서 부분 문자열을 추출하는 방법
R에 문자열에 여러 하위 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법
R에서 문자열을 소문자로 변환하는 방법
R에서 문자열을 연결하는 방법
R에서 문자열 벡터를 연결하는 방법
R에서 여러 모델에 grepl()을 사용하는 방법
R의 grep()과 grepl() 비교
R의 lapply()와 sapply() 비교
R에서 여러 인수와 함께 lapply()를 사용하는 방법
R에서 배열을 인쇄하는 방법
R에서 Tibble의 모든 줄을 인쇄하는 방법
R에서 같은 줄에 여러 변수를 인쇄하는 방법
R에서 두 열을 변경하는 방법
R의 여러 열에서 이상값을 제거하는 방법
R에서 데이터 프레임 열을 쌓는 방법
R에서 데이터 프레임을 분할하는 방법
R에서 데이터를 동일한 크기의 그룹으로 분할하는 방법
R에서 동일한 열 값을 가진 행을 결합하는 방법
R에서 두 개의 열을 하나로 결합하는 방법
R의 두 데이터 프레임을 서로 다른 열과 결합하는 방법
R의 열 이름에 접미사를 추가하는 방법
R의 열 이름에 접두사를 추가하는 방법
R에서 열 이름을 반복하는 방법
R에서 열 이름을 얻는 방법
R에서 목록을 반복하는 방법
R에서 “OR” 연산자를 사용하는 방법
R에서 파이프 연산자를 사용하는 방법
R에서 “NOT IN” 연산자를 사용하는 방법
R에서 달러 기호 연산자($)를 사용하는 방법
R에서 물결표 연산자(~)를 사용하는 방법
R에서 데이터 프레임을 부분 집합하는 방법
R에서 특정 열을 보존하는 방법
R의 데이터 프레임에서 특정 열을 추출하는 방법
R에서 두 벡터를 비교하는 방법
R에서 두 벡터를 결합하는 방법
R에서 두 열을 비교하는 방법
R에서 문자열을 비교하는 방법
R에서 세 개의 열을 비교하는 방법
R에서 여러 열을 삭제하는 방법
R에서 목록별 삭제를 수행하는 방법
R에서 누락된 값을 보간하는 방법
R에서 누락된 값을 찾고 계산하는 방법
R에서 NA가 아닌 값을 계산하는 방법
R에서 누락된 값을 대치하는 방법
R에서 모든 누락된 값이 있는 열을 찾는 방법
R의 각 행에 대해 최대값을 가진 열을 찾는 방법
R에서 drop_na를 사용하는 방법
R에서 na.omit을 사용하는 방법
R에서 na.rm을 사용하는 방법
R에서 is.na를 사용하는 방법
R에서 is.null을 사용하는 방법
R의 벡터에서 NA 값을 제거하는 방법
R의 매트릭스에서 NA를 제거하는 방법
R의 행렬에 새 열을 추가하는 방법
R에서 Complete.cases를 사용하는 방법
R에서 “NA가 아님”을 사용하는 방법
R에서 NaN 값을 처리하는 방법
R에서 데이터를 변환하는 방법
R에서 아크사인 변환을 수행하는 방법
R에서 숫자를 반올림하는 방법
R에서 데이터프레임을 전치하는 방법
R에서 0이 있는 줄을 삭제하는 방법
R의 데이터 프레임에서 빈 줄을 제거하는 방법
R에서 데이터 프레임이 비어 있는지 확인하는 방법
R에서 빈 데이터 프레임을 만드는 방법
R에서 빈 행렬을 만드는 방법
R에서 빈 목록을 만드는 방법
R에서 빈 벡터를 만드는 방법
R의 데이터 프레임에 빈 열을 추가하는 방법
R에서 빈 플롯을 만드는 방법
R에 열이 없으면 추가하는 방법
R의 기존 데이터 프레임에서 새 데이터 프레임을 만드는 방법
R의 기존 플롯에 점을 추가하는 방법
R에서 모든 플롯을 지우는 방법
R의 데이터 프레임에서 행을 추출하는 방법
R의 데이터 프레임에 행을 추가하는 방법
R에서 줄을 삭제하는 방법
R의 열에서 NA가 있는 행을 삭제하는 방법
R에서 중복을 계산하는 방법
R에서 중복 줄을 제거하는 방법
R에 아무것도 남지 않도록 중복 줄을 제거하는 방법
R의 루프를 사용하여 벡터에 값을 추가하는 방법
R에서 목록에 값을 추가하는 방법
R에서 목록을 결합하는 방법
R에서 행렬 목록을 결합하는 방법
R에서 데이터 프레임을 삭제하는 방법
R에서 VLOOKUP(Excel과 유사)을 수행하는 방법
R에서 달러 기호를 제거하는 방법
R에서 테이블을 만드는 방법
테이블을 생성하고 R에 NA 값을 포함하는 방법
R에서 중첩된 For 루프를 만드는 방법
R에서 범위를 사용하여 For 루프를 만드는 방법
R에서 반복 루프를 작성하는 방법
R에서 함수의 값을 반환하는 방법
R에서 tryCatch() 함수를 작성하는 방법
R에서 정수(0)를 잡는 방법
R에서 0으로 구성된 벡터를 만드는 방법
R에서 무작위 샘플을 선택하는 방법
R에서 난수를 생성하는 방법
R에서 난수로 벡터를 만드는 방법
R에서 난수로 행렬을 만드는 방법
R에서 난수를 사용하여 데이터 프레임을 만드는 방법
R에서 runif 함수를 사용하는 방법
R에서 정규 분포를 생성하는 방법
R에서 xtabs()를 사용하여 빈도를 계산하는 방법
R에서 행 간의 차이를 계산하는 방법
R에서 승산비를 계산하는 방법
R의 데이터 프레임에 총 행을 추가하는 방법
R에서 줄 번호를 검색하는 방법
R의 각 행에 함수를 적용하는 방법
R의 각 행에서 최대값을 찾는 방법
R의 벡터에서 가장 가까운 값을 찾는 방법
R의 특정 열에 apply() 함수를 사용하는 방법
R의 데이터 프레임에서 첫 번째 행을 제거하는 방법
R에서 기준을 충족하는 첫 번째 줄을 찾는 방법
R에서 데이터 프레임의 처음 N 행을 선택하는 방법
R에서 조건부로 행을 삭제하는 방법
R에서 rowSums() 함수를 사용하는 방법
R에서 colSums() 함수를 사용하는 방법
R에서 날짜별로 데이터프레임을 정렬하는 방법
R에서 값을 알파벳순으로 정렬하는 방법
R에서 여러 열을 기준으로 정렬하는 방법
R에서 row.names를 사용하여 정렬하는 방법
R에서 행렬을 정렬하는 방법
R에서 sort(), order() 및 Rank()를 사용하는 방법
R의 Rank() 함수에서 Tie.method를 사용하는 방법
R에서 목록 목록을 만드는 방법
R에서 목록을 부분집합하는 방법
R에서 문자를 사용하는 방법
R의 문자열에서 문자 위치를 찾는 방법
R의 문자열에서 문자를 제거하는 방법
R의 문자열에서 마지막 문자를 제거하는 방법
R 문자열에서 공백을 제거하는 방법
R의 문자열에서 따옴표를 제거하는 방법
R에서 벡터를 목록으로 변환하는 방법
R에서 목록을 데이터 프레임으로 변환하는 방법
R에서 목록을 벡터로 변환하는 방법
R에서 목록을 행렬로 변환하는 방법
R에서 배열을 행렬로 변환하는 방법
R에서 테이블을 데이터 프레임으로 변환하는 방법
R에서 Tibble을 데이터 프레임으로 변환하는 방법
R에서 데이터 프레임 열을 벡터로 변환하는 방법
데이터 프레임 열을 R의 목록으로 변환하는 방법
R에서 데이터 프레임을 행렬로 변환하는 방법
R에서 행렬을 데이터 프레임으로 변환하는 방법
R에서 행렬을 벡터로 변환하는 방법
R에서 문자를 숫자로 변환하는 방법
R에서 문자를 요소로 변환하는 방법
R에서 문자를 타임스탬프로 변환하는 방법
R에서 UNIX 타임스탬프를 날짜로 변환하는 방법
R에서 요소를 문자로 변환하는 방법
R에서 요소를 날짜로 변환하는 방법
R에서 요소를 숫자로 변환하는 방법
R에서 벡터를 문자열로 변환하는 방법
R에서 문자열을 날짜로 변환하는 방법
R에서 문자열을 날짜/시간으로 변환하는 방법
R에서 DateTime을 날짜로 변환하는 방법
R에서 숫자를 날짜로 변환하는 방법
R에서 날짜를 숫자로 변환하는 방법
R에서 숫자를 문자로 변환하는 방법
R에서 숫자를 요소로 변환하는 방법
R에서 TRUE와 FALSE를 1과 0으로 변환하는 방법
R에서 범주형 변수를 숫자로 변환하는 방법
R의 계속에서 범주형 변수를 만드는 방법
R에서 라벨 인코딩을 수행하는 방법
R의 벡터에서 행렬을 만드는 방법
R의 의미 코드를 해석하는 방법
R에서 줄 이름을 변경하는 방법
R에서 데이터를 중앙에 배치하는 방법
R에서 숫자 열만 크기를 조정하는 방법
R에서 특정 행을 합산하는 방법
R에서 ifelse()와 if_else()의 차이점
ifelse()가 R에서 날짜를 숫자로 변환하는 것을 방지하는 방법
R에서 여러 조건에 which() 함수를 사용하는 방법
R에서 여러 조건이 있는 If 문을 사용하는 방법
R에서 중첩된 If Else 문을 작성하는 방법
R의 ifelse 문에 NA를 포함하는 방법
R에서 사례 설명을 작성하는 방법
R에서 cbind를 사용하는 방법
R에서 rbindlist를 사용하는 방법
R에서 cbind를 사용할 때 열 이름을 바꾸는 방법
R의 데이터 프레임에 열을 추가하는 방법
다른 열을 기반으로 R의 데이터 프레임에 열을 추가하는 방법
R에서 왼쪽 조인을 수행하는 방법
R에서 올바른 조인을 수행하는 방법
R에서 내부 조인을 수행하는 방법
R에서 외부 조인을 수행하는 방법
R에서 merge()와 Join()의 차이점
R에서 퍼지 매칭을 수행하는 방법
R에서 which 함수를 사용하는 방법
R에서 제곱근 함수를 사용하는 방법
R에서 값의 제곱을 계산하는 방법
R에서 연결을 계산하는 방법
R에서 이동된 값을 계산하는 방법
R에서 열별로 데이터 프레임을 정렬하는 방법
R의 여러 열에서 최대값을 찾는 방법
R에서 str_c를 사용하는 방법
R에서 str_count를 사용하는 방법
R에서 str_replace를 사용하는 방법
R에서 str_remove를 사용하는 방법
R에서 str_pad를 사용하는 방법
R에서 str_trim을 사용하는 방법
R에서 str_sub를 사용하는 방법
R에서 str_match를 사용하는 방법
R에서 str_split을 사용하는 방법
R에서 str_extract를 사용하는 방법
R에서 행렬의 값을 바꾸는 방법
R에서 NA를 문자열로 바꾸는 방법
R에서 0을 NA로 바꾸는 방법
R에서 Inf 값을 NA로 바꾸는 방법
R에서 공백을 NA로 바꾸는 방법
R에서 데이터 프레임의 값을 바꾸는 방법
R에서 데이터 프레임의 값을 조건부로 바꾸는 방법
R에서 열을 여러 열로 분할하는 방법
R에서 setdiff를 사용하는 방법
R에서 droplevels 함수를 사용하는 방법
R에서 요인 수준을 재정렬하는 방법
R에서 숫자를 백분율로 형식 지정
R에서 범주형 변수를 만드는 방법
R에서 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하는 방법
R에서 createDataPartition() 함수를 사용하는 방법

일반적인 실수를 수정하는 방법
R에서 경고를 억제하는 방법
수정 방법: 개체를 찾을 수 없음
해결 방법: ‘x’는 숫자여야 합니다.
수정 방법: 범위를 벗어난 힌트
해결 방법: bins = 30을 사용하는 stat_bin()
해결 방법: “else”의 예상치 못한 “else”
R에서 수정하는 방법: 잘못된 그래픽 상태
해결 방법: 시스템이 정확히 특이합니다.
해결 방법: 인수 길이가 0입니다.
수정 방법: 예상치 못한 문자열 상수
해결 방법: 강제로 인해 발생하는 NA
해결 방법: 교체 길이가 0입니다.
해결 방법: “%>%” 기능을 찾을 수 없습니다.
수정 방법: “ggplot” 기능을 찾을 수 없습니다.
해결 방법: getOption(“max.print”)에 도달함
R에서 수정하는 방법: 변수에 대한 잘못된 유형(목록)
수정 방법: 다음 개체가 숨겨져 있습니다.
수정 방법:plot.new가 아직 호출되지 않았습니다.
해결 방법: 잘못된 차원 수
해결 방법: 사용하지 않는 인수를 선택하는 중 오류가 발생했습니다.
해결 방법: 작업 디렉터리를 변경할 수 없습니다.
해결 방법: 열 이름보다 많은 열
수정 방법: glm.fit: 알고리즘이 수렴되지 않았습니다.
해결 방법: 희미한(X) 길이는 양수여야 합니다.
해결 방법: 오류: 행의 중복 ID
해결 방법: 특이점으로 인해 정의되지 않음
수정 방법: 바꾸기에는 X 줄이 있고 데이터에는 Y 줄이 있습니다.
수정 방법: 오류: 비기능을 적용하려고 시도하는 중
해결 방법: 이름이 이전 이름과 일치하지 않습니다.
수정 방법: ggproto 개체를 함께 추가할 수 없습니다.
해결 방법: 중복된 “row.names”는 허용되지 않습니다.
R의 오류를 수정하는 방법: 비준수 인수
수정 방법: $ 연산자는 원자 벡터에 유효하지 않습니다.
해결 방법: true/false가 필요한 누락된 값
R에서 수정하는 방법: “높이”는 벡터 또는 행렬이어야 합니다.
해결 방법: “클로저” 유형의 개체를 하위 정의할 수 없습니다.
수정 방법: 행렬의 잘못된 인덱스 수
수정 방법: 기본값이 없는 “no” 인수가 누락되었습니다.
해결 방법: 담당자(1, n)의 오류: 잘못된 인수 ‘times’
해결 방법: 단일 인수로 `+.gg()`를 사용할 수 없습니다.
해결 방법: 오류: `mapping`은 `aes()`로 생성해야 합니다.
해결 방법: 이항 연산자의 숫자가 아닌 인수
해결 방법: 모델에 별칭 계수가 있습니다.
해결 방법: 인수에 다른 줄 수가 포함됩니다.
수정 방법: 연속 규모로 제공되는 개별 값
해결 방법: 플롯.new() 오류: 그림 여백이 너무 큼
해결 방법: 할당의 잘못된 왼쪽(do_set)
수정 방법: 개체(목록)에 “double” 유형을 강제로 입력할 수 없습니다.
해결 방법: 적어도 누락되지 않은 인수는 없습니다. 피드백
해결 방법: 인수가 숫자도 아니고 논리도 아닙니다. na를 반환합니다.
수정 방법: readTableHeader에서 발견된 불완전한 최종 행
수정 방법: 집계 함수 누락, 기본값은 “길이”입니다.
해결 방법:plot.window(…)의 오류: 유한한 ‘xlim’ 값이 필요합니다.
수정 방법: 파일(파일, “rt”) 오류: 연결을 열 수 없습니다.
해결 방법: lm.fit(x, y, offset = offset, …)의 오류: ‘y’의 na/nan/inf
해결 방법: 평가 오류(predvars, data, env): ‘x’ 개체를 찾을 수 없습니다.
해결 방법: 잘못된 순위 조정 예측은 오해를 불러일으킬 수 있습니다.
해결 방법: strsplit(unitspec, ” ) 오류: 문자가 없는 인수
해결 방법: n()의 오류: 이 함수를 직접 호출하면 안 됩니다.
수정 방법: glm.fit: 수치적으로 조정된 확률 0 또는 1이 발생했습니다.
해결 방법: colMeans(x, na.rm = TRUE)의 오류: ‘x’는 숫자여야 합니다.
수정 방법: geom_path: 각 그룹은 단일 관찰로 구성됩니다.
해결 방법: 문자열이 명확한 표준 형식이 아닙니다.
R 수정 방법: as.Date.numeric(x)의 오류: “origin”을 제공해야 합니다.
해결 방법: Stripchart.default(x1, …)의 오류: 잘못된 플로팅 방법
수정 방법: 미학은 길이가 1이거나 데이터와 동일해야 합니다.
해결 방법: 아래 첨자 과제에는 누락된 값이 허용되지 않습니다.
해결 방법: Aggregate.data.frame(): 인수의 길이는 동일해야 합니다.
수정 방법: ggplot2가 동일하지 않은 클래스 데이터를 처리하는 방법을 모릅니다.
수정 방법: sort.int(x, na.last, 내림차순, …) 오류: ‘x’는 원자성이어야 합니다.
해결 방법: 긴 개체 길이는 짧은 개체 길이의 배수가 아닙니다.
해결 방법: 대비는 수준이 2개 이상인 요인에만 적용할 수 있습니다.
해결 방법: FUN(newx[, i], …) 오류: 잘못된 인수 ‘type'(문자)
수정 방법: xy.coords 오류(x, y, xlabel, ylabel, log): “x”와 “y” 길이가 다름
해결 방법: 결과의 행 수가 벡터 길이의 배수가 아닙니다(인수 1).
해결 방법: do_one(nmeth)의 오류: 외부 함수 호출의 na/nan/inf(인수 1)
해결 방법: `data`는 `fortify()`로 강제 변환할 수 있는 데이터프레임 또는 기타 객체여야 합니다.
해결 방법: 조건의 길이가 1보다 크고 첫 번째 요소만 사용됩니다.
해결 방법: randomForest.default(m, y, …): 외부 함수 호출의 Na/NaN/Inf
수리 방법: 교체할 품목의 개수가 교체 길이의 배수가 아닙니다.
해결 방법: 오류: “‘c:\u”로 시작하는 문자열에서 16진수 없이 ‘\u’가 사용되었습니다.
해결 방법: 차원이 2개 미만인 개체에 ‘열 이름’을 설정해 보세요.
해결 방법: 함수 유형 개체의 스케일을 자동으로 선택하는 방법을 모르겠습니다.
해결 방법: rbind(deparse.level, …) 오류: 인수 열 번호가 일치하지 않습니다.

타이디버스

Tidyverse 는 데이터 과학을 위해 특별히 설계된 R 패키지 모음입니다. 다음 튜토리얼에서는 이러한 패키지의 다양한 기능을 사용하는 방법을 설명합니다.

dplyr – 데이터를 조작하도록 설계된 패키지입니다.
dplyr을 사용하여 행을 정렬하는 방법
dplyr을 사용하여 그룹별로 행을 구성하는 방법
dplyr을 사용하여 사용자 정의 순서로 행을 정렬하는 방법
dplyr을 사용하여 행을 삭제하는 방법
dplyr을 사용하여 데이터 프레임에서 마지막 행을 제거하는 방법
dplyr을 사용하여 열을 삭제하는 방법
dplyr을 사용하여 열을 추가하는 방법
dplyr에서 ungroup()을 사용하는 방법
dplyr을 사용하여 특정 열의 값을 반올림하는 방법
dplyr을 사용하여 데이터프레임을 전치하는 방법
dplyr에서 문자열을 변수 이름으로 전달하는 방법
dplyr을 사용하여 각 행에 함수를 적용하는 방법
dplyr을 사용하여 여러 열의 합계를 계산하는 방법
dplyr을 사용하여 그룹별로 관측치를 계산하는 방법
dplyr을 사용하여 고유 값을 계산하는 방법
dplyr을 사용하여 누적 합계를 계산하는 방법
dplyr을 사용하여 크로스탭을 만드는 방법
dplyr을 사용하여 고유 값을 필터링하는 방법
%in%를 사용하여 dplyr의 목록에 값이 있는 행을 필터링하는 방법
dplyr을 사용하여 날짜별로 필터링하는 방법
dplyr을 사용하여 행을 필터링하는 방법
dplyr을 사용하여 행 번호로 필터링하는 방법
dplyr에서 조건부 필터를 사용하는 방법
dplyr을 사용하여 NA 라인을 잃지 않고 데이터 프레임을 필터링하는 방법
dplyr을 사용하여 데이터를 그룹화하고 필터링하는 방법
dplyr을 사용하여 중복 요소를 찾는 방법
dplyr에서 “포함되지 않음” 필터를 사용하는 방법
dplyr을 사용하여 NA 값이 있는 행을 삭제하는 방법
dplyr을 사용하여 여러 열에 걸쳐 데이터 프레임을 결합하는 방법
dplyr에서 선택한 열을 사용하여 왼쪽 조인을 수행하는 방법
dplyr에서 다른 열 이름을 사용하여 왼쪽 조인을 수행하는 방법
dplyr을 사용하여 값을 다시 코딩하는 방법
dplyr을 사용하여 열을 재정렬하는 방법
dplyr을 사용하여 여러 열의 이름을 바꾸는 방법
dplyr을 사용하여 인덱스 위치에 따라 열 이름을 바꾸는 방법
dplyr에서 하나를 제외한 모든 열을 그룹화하는 방법
dplyr을 사용하여 데이터를 그룹화하고 요약하는 방법
dplyr을 사용하여 여러 열을 요약하는 방법
데이터를 요약하지만 dplyr을 사용하여 모든 열을 유지하는 방법
dplyr을 사용하여 요약 통계를 계산하는 방법
dplyr을 사용하여 표준편차를 계산하는 방법
dplyr을 사용하여 그룹당 최대값을 찾는 방법
dplyr을 사용하여 NA를 Zero로 바꾸는 방법
dplyr을 사용하여 NA를 평균으로 바꾸는 방법
dplyr을 사용하여 NA를 중앙값으로 바꾸는 방법
dplyr을 사용하여 열의 문자열을 바꾸는 방법
dplyr을 사용하여 데이터 프레임의 여러 값을 바꾸는 방법
dplyr을 사용하여 여러 데이터 프레임을 결합하는 방법
dplyr에서 anti_join을 사용하는 방법
dplyr에서 case_when을 사용하는 방법
dplyr에서 바인딩_rows 및 바인딩_cols를 사용하는 방법
dplyr을 사용하여 R에서 임의의 선을 선택하는 방법
dplyr을 사용하여 인덱스로 열을 선택하는 방법
dplyr을 사용하여 이름으로 열을 선택하는 방법
dplyr에서 문자열로 시작하지 않는 열을 선택하는 방법
dplyr을 사용하여 숫자 열만 선택하는 방법
dplyr을 사용하여 이름으로 데이터 프레임 행을 선택하는 방법
dplyr을 사용하여 상대 빈도를 계산하는 방법
dplyr을 사용하여 그룹별 빈도표를 만드는 방법
dplyr을 사용하여 그룹별로 첫 번째 행을 선택하는 방법
dplyr을 사용하여 그룹별로 변수를 정렬하는 방법
dplyr을 사용하여 그룹당 오프셋을 계산하는 방법
dplyr을 사용하여 여러 열을 요인으로 변환하는 방법
dplyr에서 mutate()를 사용하는 방법
dplyr에서 n() 함수를 사용하는 방법
dplyr을 사용하여 문자열에서 첫 번째 문자를 제거하는 방법
열에 dplyr의 문자열이 포함된 경우 변수를 변경하는 방법
dplyr에서 여러 조건으로 select_if를 사용하는 방법
dplyr에서 mutate()를 사용하여 요인 수준을 변경하는 방법
dplyr에서 여러 조건으로 mutate()를 사용하는 방법
dplyr에서 조건부 돌연변이를 사용하는 방법
dplyr에서 Slice() 함수를 사용하는 방법
dplyr에서 relocate() 함수를 사용하는 방법
dplyr에서 ntile() 함수를 사용하는 방법
dplyr에서 across() 함수를 사용하는 방법
dplyr에서 coalesce() 함수를 사용하는 방법
dplyr에서 transmute() 함수를 사용하는 방법

Tidyr – 정렬된 데이터를 생성하도록 설계된 패키지입니다.
Spread() 함수를 사용하는 방법
Gather() 함수를 사용하는 방법
Separate() 함수를 사용하는 방법
단위() 함수를 사용하는 방법
ivot_wider() 함수를 사용하는 방법
ivot_longer() 함수를 사용하는 방법

ggplot2 – 데이터 시각화를 위해 설계된 패키지입니다.
최고의 ggplot2 테마에 대한 완벽한 가이드
ggplot2의 기본 색상에 대한 전체 가이드
ggplot2 타이틀에 대한 전체 가이드
hjust 및 vjust를 사용하여 ggplot2에서 요소를 이동하는 방법
ggplot2에서 제목 위치를 변경하는 방법
ggplot2에서 배경색을 변경하는 방법
ggplot2에서 투명한 배경을 사용하는 방법
ggplot2에 신뢰 구간을 추가하는 방법
ggplot2에서 QQ 플롯을 만드는 방법
ggplot2에서 잔차 플롯을 만드는 방법
ggplot2의 플롯에 테이블을 추가하는 방법
ggplot2에서 추세선을 그리는 방법
ggplot2에서 플롯에 평균선을 추가하는 방법
ggplot2에서 선 색상을 변경하는 방법
ggplot2에서 두 줄을 그리는 방법
ggplot2에서 포인트를 흔드는 방법
ggplot2에서 글꼴 크기를 변경하는 방법
ggplot2에서 점의 채우기 및 테두리 색상을 변경하는 방법
ggplot2에서 포인트 크기를 변경하는 방법
ggplot2에서 점 모양을 변경하는 방법
ggplot2에서 선종류를 변경하는 방법
ggplot2의 플롯과 범례에 수평선을 추가하는 방법
ggplot2에서 범례 제목을 변경하는 방법
ggplot2에서 범례 크기를 변경하는 방법
ggplot2에서 범례 위치를 변경하는 방법
ggplot2에서 범례 레이블을 변경하는 방법
ggplot2에서 여러 줄을 그리는 방법
ggplot2에서 점과 선을 연결하는 방법
ggplot2에서 범례를 제거하는 방법
ggplot2에서 범례 제목을 제거하는 방법
ggplot2에서 수동 범례를 만드는 방법
ggplot2에서 여러 줄로 범례를 만드는 방법
ggplot2 범례에서 항목 순서를 변경하는 방법
ggplot2에서 범례 항목 사이의 간격을 변경하는 방법
ggplot2 플롯에 텍스트를 추가하는 방법
ggplot2에서 X축 레이블을 변경하는 방법
ggplot2에서 두 열을 기준으로 그룹화하는 방법
ggplot2에서 히스토그램의 빈 수를 설정하는 방법
ggplot2에서 그룹별로 히스토그램을 만드는 방법
ggplot2의 히스토그램에 레이블을 추가하는 방법
ggplot2에서 병렬 플롯을 만드는 방법
ggplot2에서 축 제한을 설정하는 방법
ggplot2에서 scale_x_continuous를 사용하는 방법
ggplot2에서 scale_y_continuous를 사용하는 방법
ggplot2에서 축을 백분율 눈금으로 변환하는 방법
ggplot2를 사용하여 R에서 구호 플롯을 만드는 방법
ggplot2를 사용하여 R에서 Gantt 차트를 만드는 방법
ggplot2를 사용하여 R에서 히트 맵을 만드는 방법
ggplot2에서 밀도 플롯을 오버레이하는 방법
ggplot2에서 원형 차트를 만드는 방법
여러 데이터 프레임을 사용하여 ggplot2에서 플롯을 만드는 방법
ggplot2를 사용하여 R에서 그룹화된 상자 그림을 만드는 방법
R에서 병렬 상자 플롯을 만드는 방법
ggplot2에서 여러 변수를 사용하여 막대 그래프를 만드는 방법
ggplot2 막대 차트에서 막대를 정렬하는 방법
ggplot2의 누적 막대 차트에서 막대를 재정렬하는 방법
ggplot2 플롯에서 stat=”identity”를 사용하는 방법
ggplot2에서 geom_bar()를 사용하여 평균을 그리는 방법
ggplot2에서 막대 사이의 간격을 조정하는 방법
ggplot2의 Stacked Bart 차트에서 막대 색상을 변경하는 방법
ggplot2에서 선형 회귀선을 그리는 방법
ggplot2를 사용하여 그룹별로 회귀선을 그리는 방법
ggplot2를 사용하여 플롯에 수직선을 추가하는 방법
ggplot2에서 평균과 표준편차를 그리는 방법
ggplot2의 geom_vline에 라벨을 추가하는 방법
ggplot2의 geom_hline에 레이블을 추가하는 방법
ggplot2에서 geom_abline을 사용하는 방법
ggplot2에서 geom_point()와 함께 알파를 사용하는 방법
ggplot2를 사용하여 플롯에 수평선을 추가하는 방법
ggplot2에서 로그 눈금을 만드는 방법
ggplot2에서 부드러운 선을 만드는 방법
ggplot2를 사용하여 ROC 곡선을 그리는 방법
ggplot2에서 그룹별로 평균 선을 그리는 방법
ggplot2에서 요소별로 색상을 할당하는 방법
ggplot2에서 선 두께를 조정하는 방법
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ggplot2 플롯에 각주를 추가하는 방법
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