멋쟁이천재사자

지난 5월 21일 25회 ADP 필기를 합격했고, 9월 25일 26회 실기를 준비하고 있습니다. 26회 실기 시험이 정말 정말 코앞으로 다가왔습니다. 1. 오픈북 준비 구매한 교재가 없어서 들고갈 책은 없어요. 대신 지난 주말에 그동안 공부했던 자료들을 PPT로 모아서 간단히 정리를 했어요. 몇 페이지 안될 줄 알았는데, 그래도 40 페이지 분량은 되네요. 주로 보았던 곽기영 교수님 유튜브 스크립트와 기출문제 풀어본 내용들 그리고 기초통계 관련된 수식들 약간입니다. 2. 스터디 어제 오늘 출퇴근 하면서 저의 오픈북 script 에 포함된 아래 3개 영상을 반복해서 들었어요. 10 - 곽기영 분산분석 23 - 곽기영 자카드 24 - 곽기영 MDS script 중에 익숙하지 않은 부분은 상세한 내용을 찾아보..

1. 분산 분석 script 를 study 하는 중이었습니다. interaction.plot(x.factor=ToothGrowth$dose, trace.factor=ToothGrowth$supp, response=ToothGrowth$len, trace.label="Supplement", las=1,type="b",pch=c(1,19), xlab="Supplement Dose combination", ylab="Tooth Growth", main="Means Plot for Tooth Growth of Guinea Pigs" ) 출처 : https://youtu.be/tBn9APzzEhc?list=LL&t=1477 2. las=1 이 궁금합니다. ?interaction.plot 찾아보았지만 딱 맞는 설명..

1. 분산 분석 script 를 study 하는 중이었습니다. interaction.plot(x.factor=ToothGrowth$dose, trace.factor=ToothGrowth$supp, response=ToothGrowth$len, trace.label="Supplement", las=1,type="b",pch=c(1,19), xlab="Supplement Dose combination", ylab="Tooth Growth", main="Means Plot for Tooth Growth of Guinea Pigs" ) 출처 : https://youtu.be/tBn9APzzEhc?list=LL&t=1477 2. type="b" 가 궁금합니다. ?interaction.plot 찾아보았지만 딱 맞는..

library(MASS) library(caret) # createDataPartition set.seed(123) train

9월 25일 26회 실기 시험을 준비하고 있습니다. 22회 기출 문제 중 구매패턴 연관성 문제를 풀어보았습니다. 1. 문제 상품 a와 b의 구매 패턴이 aa bb aaaa bbbb a b aa bb aa bbb aa bb a b 로 나타날 때 두 상품의 연관성 유무를 검정하라 2. 풀이 H_0 : 연속적인 관측값이 임의적이다. H_1 : 연속적인 관측값이 임의적이 아니다​. > data tseries::runs.test(as.factor(data)) Registered S3 method overwritten by 'quantmod': method from as.zoo.data.frame zoo Runs Test data: as.factor(data) Standard Normal = -0.56148, p-..

1. 문제 우연성 검정 공부 즉 tseries::runs.test 기능 테스트 중에 발생한 오류입니다. Error in tseries::runs.test(data) : x is not a factor 2. 재현 data runs.test(factor(x)) Error in runs.test(factor(x)) : x does not contain dichotomous data

R Document 에는 없는데 동작하는 매개변수를 보신 적이 없으신가요? 1. plot(hc, hang = -1) hclust 설명서(?hclust)의 example 에 보면 매개변수 hang 의 차이를 알 수 있습니다. x 축에 글자들 달려있는 모양이 다릅니다. hc plot(iris,hang=-1) There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50) > warnings() Warning messages: 1: In plot.window(...) : "hang"는 그래픽 매개변수가 아닙니다 2: In plot.xy(xy, type, ...) : "hang"는 그래픽 매개변수가 아닙니다 3: In title(...) : "hang"는..

dplyr 의 파이프(%>%) 연산자 다음에 와있는 {.->>xx} 도무지 무슨 기호일까요. {} 도 어렵고 . 도 어렵고 ->> 도 어렵습니다. 그래서 연구를 조금 해보았습니다. 1. ->> 와 % {.->>aa} %>% .$Species %>% table() iris %>% head() %>% {bb % table() 2. 쩜(.) 은 또 무엇인가요 다른 거 빼고 달랑 쩜만 찍어보았습니다. > iris %>% head() %>% . Error in .(.) : could not find function "." %>% 다음에는 함수(function)가 와야하는데 "." 은 함수가 아니야~ 라는 의미로 이해되네요 3. {.} {} 둘 다 비슷해보이는데 달랑 "." 만 사용하는 경우 에러가 나서 괄호로 묶..

by_cyl % group_by(cyl) # grouping doesn't change how the data looks (apart from listing # how it's grouped): by_cyl # It changes how it acts with the other dplyr verbs: by_cyl %>% summarise( disp = mean(disp), hp = mean(hp) ) by_cyl %>% filter(disp == max(disp)) # Each call to summarise() removes a layer of grouping by_vs_am % group_by(vs, am) by_vs % summarise(n = n()) by_vs by_vs %>% summarise..

부호 검정(일표본 중위수 검정) 주제로 한 차례 포스팅 (https://it-freelancer.tistory.com/153) 을 했었습니다. 데이터들 중에 위치모수 θ와 같은 데이터가 있는 경우 표본의 크기에서 제외시켜야 한다고 합니다. 1. 위치모수 θ가 무엇일까요? 모집단의 중위수입니다. SIGN.test 이용시에는 유효하지 않은 데이터는 알아서 제외하고 계산을 해줍니다. 그러나 이항분포를 이용하여 직접 계산하는 경우에는 제외하는 작업을 직접 해주어야 합니다. 2. SIGN.test 및 pbinom 결과를 비교 분석해 보겠습니다. # 123, 105, 117, 117,109, 118, 122 의 중위수는 118 이라고 주장하는 경우 부호검정 theta