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R 프로그래밍 실무 [통계+시각]

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R 프로그래밍 실무 [통계+시각] R 프로그래밍 실무 [통계+시각]

  • R 프로그래밍 실무 [통계+시각]

  • 강의구성
  • (20강) 전체 : 18시간 49분|평균 : 56분27초
  • 이용기간/강사
  • 2개월
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  • 증빙가능
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  • 01.42분 확률분포(연속형 확률분포)
    정규분포, 지수분포, 균등분포, t-분포, 신뢰구간의 의미에 대해서 설명합니다.
    R_programming 설명/X축에 들어갈 확률변수값지정/그래프 예제/Layout 함수 사용 //지수분포의 누적분포함수사용방법/T분포/Upper, lower 실현/예제 코드 실행
  • 02.1시간 1분 확률분포(이산형 확률분포)
    베르누이 분포, 이항분포, 포아송 분포, 초기하분포, 일변량 데이터의 정리, 범주형 데이터를 위한 막대그림, 파이그림, 점그림, 연속형 데이터를 위한 그래프, 줄기-잎 그림, 상자그림
    이산형 확률분포/예제코드 실행/그래프의 plot값 /m=5 :n=10: p=m/(n+m)일 경우/State.region 데이터 내용/State.region데이터 이용 pie그래프생성/as.numeric 도수 분포표에 속성변경/상자그림 그래프/[01:00:54] my-box=boxplot(gross)객체할당
  • 03.57분 연속형 데이터를 위한 그래프, 데이터의 요약통계, 일변량 데이터
    상자그림, 히스토그램, 커널밀도추정그림, 데이터 중심에 대한 요약통계, 데이터 퍼짐에 대한 요약통계, 일변량 데이터와 관련된 통계적 추론, 모평균에 대한 검정 및 신뢰구간 추정, 모비율에 대한 검정 및 신뢰구간 추정, 정규성 검정, 분포중심에 대한 비모수 검정
    My_box 변수의 할당량 출력/각 구간의 개수를 계산하는 알고리즘을 칭하는 문자열/기본 plot함수 실행/Airquality변수인 Ozone/사분위범위(Interquartile range)/95% 신뢰구간 계산/1x2 행렬(성공횟수, 실패횟수)/Shapiro.test() 함수/Shapiro.test(log(price))/Wilcoxon signed rank
  • 04.1시간 1분 이변량 범주형 데이터
    도수분포표 작성, 이변량 범주형 데이터를 위한 그래프, 상자그림, 커널밀도추정 그림, 평균 막대그림, 연속형 변수의 분포 비교를 위한 요약통계, 산점도 작성, 상관계수 계산
    Wilcox.test 사용방법/분할표 작성/2차원 분할표의 한계분포(marginal distribution)작성/예제코드 실행/예제코드 실행/겹쳐 그린 커널밀도추정그림/예제코드 실행/Abline함수/두 범주형 변수의 독립성 검정/Monte carlo 모의실험
  • 05.57분 이변량 데이터와 관련된 통계적 추론, 회귀분석
    카이제곱 독립성 검정, Fisher의 정확검정, 두 모집단의 모비율 차이에 대한 검정, 신뢰구간 추정, 두 모집단의 모평균 차이에 대한 검정 및 신뢰구간 추정, 두 모집단의 중심차이에 대한 비모수 검정, 회귀분석, 단순선형회귀모형, 다중선형회귀모향
    카이제곱 독립성 검저/오즈비(odds ratio, OR)/Fisher 정확검정 예제코드 실행/예제코드 실행/귀무가설 = 분산1/분산2=1/경고문구 출력/다중선형회귀모형/종속변수 murder과 독립변수 지정
  • 06.56분 다중선형회귀모형
    회귀모형의 추론, 회귀모형의 anova표 사용, 회귀진단 및 대안탐색, 회귀모형의 가정 만족여부 확인, 동일분산 가정 확인, 정규분포가정 확인, 독립성 가정 확인, 선형관계 확인, 다중공선성 확인에 특이한 관찰값 탐지
    다중선형회귀모형/효과에 따른 변동, 오차 변동/n차 다항회귀 모형 설정/결과 확인/다중 공선성/Cook's Distance/코드 수행
  • 07.55분 대안 탐색
    종속변수의 변환, 독립변수의 변환, 변수의 선택, 검정에 의한 방법, 모형선택 기준에 의한 방법, 최근접 이웃을 사용한 분류, 정의, KNN알고리즘
    잔차/코드 수행/함수적용결과/population, Area, illiteracy/빅데이터/회귀개수가 여섯개인 모형/기계학습/KNN알고리즘
  • 08.54분 최근접 이웃을 사용한 분류
    KNN알고리즘을 활용한 유방암 진단, 나이브 베이즈를 사용한 분류, 베이즈 이론, SMS 메세지 필터
    dist 함수/uci기계학습 저장소 사이트/간단한 백터로 함수 수행/scalse함수 적용 결과보기/Viagra/텍스트 처리에 필요한 방법/빈도매트릭스에서의 표현
  • 09.57분 결정트리와 규칙을 사용한 분류
    결정트리의 이해, 결정트리의 활용 예시, 결정 트리의 가지치기, C5.0결정 알고리즘, 결정트리를 이용한 은행 대출관리
    단어 클라우드/findFreqTerms/prop.t/결정트리의 속성구분 특징/view all data sets/데이터 분류 코드 수행/C5.0함수의 부스팅/패널티를 적용한 모델 결과
  • 10.54분 규칙학습자 & 회귀기법
    규칙 학습자의 이해, 독버섯 식별을 위한 실습, 회귀 이해, 선형 회귀를 사용한 의료비 예측 실습
    규칙학습자/규칙학습자 알고리즘 적용 수행 결과/틸트 연산자/단순 선형 회귀/cor/더미 코딩/bmi항목
  • 11.58분 수치 데이터의 예측 회귀기법 & 인공 신경망 알고리즘
    인공 신경망 알고리즘의 이해, 인공신경망 알고리즘을 이용한 콘크리트의 내구력 모델 학습/인공 신경망 알고리즘의 이해, 인공신경망 알고리즘을 이용한 콘크리트의 내구력 모델 학습
    수치예측 트리 알고리즘 살펴보기/표준편차리덕션/fallen.leaves=T/생물학적 뉴런/쌍곡선탄젠트 함수/과적합/lapply를 사용한 코드 수행
  • 12.58분 인공신경망 알고리즘 & 서포트 벡터 머신
    콘크리트의 내구력 모델의 실습, 서포트 벡터 머신의 원리, 광학식 문자 인식 실습
    concrete_norm/compute함수/벡터 기하학/ksvm함수//Cost Value/RBF커널 사용/k평균 알고리즘의 속성값/엘보우 기법
  • 13.54분 K평균을 이용한 군집화 & 연관규칙
    K평균을 이용한 잠재 고객 분류 실습, 연관규칙의 이해, 연관 규칙을 이용한 실습 데이터 학습
    k평균을 이용한 잠재고객 분류실습/as.data.frame/betweenss/ifelse함수/friends~cluster/병문안카드->꽃 신뢰도 계산/inspect함수
  • 14.54분 연관규칙 & 모델 성능 평가
    연관 규칙을 이용한 실습 데이터, 정확도와 오차율, 카파통계, 민감도, 특이도, 정밀도, ROC 커브
    통계값을 시각화하는 함수/sample을 이용한 랜덤효과/Inspect함수/모델성능 평가 방법/confusionMatrix/caret패키지
  • 15.58분 모델 성능 평가 & 데이터의 시각화(1)
    샘플링 방법, 파라미터 조절, 메타학습을 활용한 모델 성능 향상, ggplot 함수의 기본적인 사용 방법, 산점도, 선 그래프, 막대 그래프
    모델성능 향상방법/샘플링 방법/코드 수행 결과/14:48] 교차검증과 부트스트랩의 차이점/bagging방법/mtcars 데이터프레임 내용 살펴보기/breaks인자의 다양한 활용/BOD 데이터프레임 코드 수행 결과
  • 16.59분 데이터의 시각화(2)
    막대그래프의 모양 수정, 누적 막대 그래프, 비율 누적 막대 그래프, 클리블랜드 점 그래프
    여러그룹의 막대그래프 그리기/cabbage_exp 살펴보기/x, y, fill/uspopchange데이터 살펴보기/stack, identity/누적 막대그래프/geom_text/누적 막대 그래프/theme/y축 명칭의 재정렬
  • 17.53분 데이터의 시각화(3)
    클리블랜드 점 그래프, 선 그래프, 축 정보 변경하기, 여러 그룹 선 그래프, 그래프에 음영 채우기, 신뢰 영역 추가, 산점도, 산점도, 적합된 회귀선 추가
    facet_grid/free_y/ylim, scale_y_continuous/group=supp/코드 수행 결과/도형의 모양과 채우는 방식을 다르게 표현하기/연속변수를 크기에 대입한 결과/47:30] 선형 모델로 데이터 적합/외삽법을 이용할 경우
  • 18.1시간 3분 데이터의 시각화(4)
    이미 만들어진 모형의 적합선 추가하기, 그래프의 주석 및 라벨 추가하기, 데이터의 분포 요약, 히스토그램, 밀도곡선, 박스플롯
    만들어진 모형의 적합선 추가하기/heightweight데이터 내용 확인/성별정보 산점도 그래프 보기/회귀분석 결과 살펴보기/size를 바꾼 수행 결과/여러그룹을 히스토그램 생성하는 방법/space="free"/y=..density../[01:01:24] stat_summary
  • 19.59분 데이터의 시각화(5)
    윌킨슨 점그래프, 이차원 데이터의 밀도그래프 그리기, 주석, 텍스트 주석넣기, 선 추가하기, 부분 강조하기, 오차막대 추가하기, 축, 축 정보 변경, 눈금설정
    geom_violin/violin그래프/코드 수행 결과/alpha=..density../geom_abline/부분 강조하기(음영추가)/분할면에 주석 넣기/코드 수행 결과/코드 수행 결과/라벨과 눈금을 동시에 제거하는 코드 수행
  • 20.59분 데이터의 시각화(6)
    축, 눈금 라벨 변경, 축 라벨 변경, 축을 따라 선 표시, 범례위치 조절, 데이터 변형, 데이터 부분집합 취하기, 연속변수를 범주형 변수로 코딩, 집단별로 변형, reshape
    눈금 라벨 변경/axis.text, axis.title/축을 따라 선 표시/가이드를 이용한 코드 수행 결과/설정값을 변경안 코드 수행 결과/transform, mutate/ddply/코드 수행 결과/melt함수 적용/두개의 측정변수가 있는 경우

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