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확률적 표본 추출법 R/ 단순 임의 추출, 체계적 추출, 층화 임의 추출, 군집 추출 모집단을 대표할 표본을 추출할 방법인 표본추출법(Types of sampling)은 확률적 표본 추출법과 비확률적 표본 추출법으로 나뉩니다. 양적 연구(quantitative research)에 주로 쓰이는, 확률적 표본 추출법은 다음 네가지 방법으로 세분화되죠. 단순 임의 추출(Simple Random Sampling), 체계적 추출(Systematic Sampling), 층화 임의 추출(Stratified Random Sampling) 그리고 군집 추출(Cluster Sampling)이 세분화된 확률적 표본 추출법이라고 할 수 있습니다. 단순 임의 추출 모집단으로부터 뽑힐 확률이 균등한 샘플을 무작위 추출 체계적 추출 표집간격(sampling interval) 배수만큼 떨어져 있는 요인들을 추출 층화.. 2021. 5. 26.
R 데이터 구조와 색인(Indexing)/ scalar, vector, factor, matrix, array, data frame, list R의 데이터 구조는 7개의 형태로 구분이 됩니다. 7개의 구조를 사용하기에 적절한 상황이 모두 다르기 때문에, 각각의 구조에 대한 특징과 필요성을 정확하게 이해하는것이 중요하겠죠? 데이터를 준비하고 가공할때, 가지고 있는 데이터에 대해 정확한 소통을 하기 위해서는, 각각의 데이터에 대한 목적과 구조, 명칭을 정확하게 이해하고 사용하는것은 필수!! Scalar 하나의 원소값만 포함하는 가장 기본적이고 간단한 데이터 구조 Vector 동일한 형태의 구성인자를 포함하는 1차원의 데이터 구조 Factor 범주형(categorical)의 데이터 구조 Matrix 동일한 형태의 구성인자를 포함하고 있는 2차원의 데이터 구조 Array 동일한 형태의 구성인자를 포함하는 2차원 이상의 데이터 구조. Data Frame.. 2021. 5. 16.
[회귀]단순 선형 회귀분석 R코드 정리 / Simple linear regression in R 하나의 설명변수(X)와 반응변수(Y)의 관계성을 표현하는 회귀식은, 설명변수 값 만으로 반응변수의 값을 예측하게 해줍니다. 관측값들을 바탕으로 X와 Y의 분포를 가장 잘 설명할 수 있는 선을 찾는 방법으로는 주로 '최소 제곱법(Method of least squares)' 이 사용됩니다. 최소제곱법은 잔차의 제곱합을 가장 작게 만드는 회귀식(회귀계수)을 찾는 방법입니다. 최소 제곱법에 관한 자세한 설명은 밑의 링크를 참고해 주시기 바랍니다. https://jangpiano-science.tistory.com/103 R 에서는 단순 선형 회귀에 적합한 함수(lm)를 제공해, lm 함수를 이용하면, 빠르게 적합 회귀식(Y = B0 + B1*X)과 회귀계수들(B0, B1)을 찾을 수 있습니다. 즉, R에서 l.. 2021. 1. 23.
(R) ANOVA in Simple Linear Regression / 단순 선형 회귀분석 - 분산분석표 > X=sort(sample(x=0:10, size=15, replace=TRUE))> Y=sort(sample(x=0:10, size=15, replace=TRUE)) > data_1=data.frame(X,Y)> data_1 X Y1 0 02 0 13 0 14 2 35 3 36 3 47 3 48 4 49 4 510 6 511 7 612 7 713 7 714 8 915 10 10 > plot(X, Y , xlim = c(0, 10), ylim = c(0, 10)) > res=lm(Y~X, data_1 ) #lm(반응변수 ~ 독립변수, 데이터)> res Call:lm(formula = Y ~ X, data = data_1) Coefficients: #차례로 절편 모수의 최소제곱 추정값, 기울기 모수의 최.. 2021. 1. 11.
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