ADSP 정리1

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본문내용

<R 키워드>
Summary 함수
연속형, 범주형 변수의 해석
연속형 : 최솟값, 1사분위수, 중간값, 평균, 3사분위수, 최댓값
범주형 : 범주, 범주별 데이터 개수가 콜론으로 구분되어 표시
결측치 대치법
단순 대치법 : 완전 응답 개체분석, 평균대치법, 단순확률 대치법
다중 대치법 : 추정량 표준오차의 과소추정, 계산의 난해성 분제
이상값
평균 – 3*표준편차, 평균 + 3*표준편차 밖의 값
Q1 – IQR * 1.5, Q3 + IQR * 1.5 밖의 값
IQR = Q3 – Q1
분석 대상이 될 수 있어 무조건 삭제X

<그래프 종류>
산점도
산점도 행렬
상자그림
히스토그램
막대그래프
plot(x,y)
pairs()
boxplot()
hist()
barplot()
2개 수치형 변수의 상관관계 알아보기
여러 개의 변수 관계 알아보기
이상치 존재 확인, IQR길이, 최소, 최대, 1사분위, 3사분위, 중위값확인
NA 제거하고 그려짐
연속형 수치에 적합
히스토그램의 사각형
명목형 변수의 빈도에 활용, 막대 사이가 끊겨 있는 모양

<통계분석>
- Population, Parameter, Sample, Statistic

모집단(population)
모수(parameter)
추출(sampling)
----------→
←----------
추론(inference)
표본(sample)
통계량(statistic)
모집단
잘 정의된 연구목적과 이와 연계된 명확한 연구대상 (데이터 전체 집합)
ex : 대통령 후보의 지지율 – 유권자
모수
모집단의 특성을 나타내는 수치들
모집단의 평균(μ), 분산( ) 같은 수치들은 모수라고 함
표본
모집단의 개체 수가 많아 전부 조사하기 힘들 때 모집단에서 추출(sampling)한 것
추출한 표본으로 표본으로 모집단의 특성을 추론(inference)함 (오차 발생)
ex : 각종 여론조사에 참여한 유권자
통계량
표본의 특성을 나타내는 수치들
표본의 평균( ), 분산( ) 같은 수치를 통계량(statistic)이라고 함

참고자료

· 없음