R까기2

Hello 통계! - 왜 통계를 배워야 하지? 6
Hello R! - 왜 하필 R이야? 7
R의 특징1 - 인터프리터 언어입니다. 8
R의 특징2 - 무료이고 오픈소스입니다. 10
R의 특징3 - 패키지를 통한 무한확장 12
R의 특징4 - 함수 중심의 언어 14
챕터0 – 완벽한 설치
0-1 R과 RStudio 설치 및 환경설정 26
0-1-1 R 설치 26
0-1-2 ‘RStudio’ 설치 32
0-1-3 Java설치 35
0-1-4 작업 폴더 설정하기 38
0-1-5 pptx파일처럼 다루는 RData파일 39
0-1-6 늘 관리자모드로 실행하기 40
0-1-7 예제 파일 다운 및 준비 42
챕터1 – 기초가 어때서
1-1 함수와 객체 – 어렵지 않아요. 따라해 보세요. 46
1-1-1 함수 사용 방법 46
1-1-2 객체 사용 방법 51
1-1-3 객체에 또 다른 객체를 넣기 53
1-1-4 객체에 함수 넣기 54
1-1-5 벡터에 대해 더 자세히 살펴보기 55
1-1-6 R은 데이터 입력도구가 아니다 56
1-1-7 벡터를 추가, 삭제, 수정하기 56
1-1-8 객체 이름 정하기 58
1-1-9 객체 사용 몇 가지 팁 60
1-3 패키지(Package) – 기능 확장을 선물받음 60
1-3-1 패키지 설치방법 60
1-3-2 설치된 패키지를 사용하기 61
1-3-3 예제 실행해보기 61
1-3-4 이 책의 예제를 사용하기 위한 필수 설치 패키지 62
1-3-5 설치된 패키지 목록보기 63
1-4 궁금한 것이 있는데 어떡하지? 63
1-4-1 검색 방법 추천 63
1-4-2 Reference 문서를 참고합시다 64
1-4-3 R에서 도움말 직접 보기 65
1-4-4 help()함수로 도움말이 안나오는데요 66
1-4-5 내가 받은 패키지가 어떤 녀석인지 알자 66
1-4-6 필요한 패키지를 찾고 싶을 때 67
1-5 R에서 외부데이터 읽어들이는 다양한 방법 67
1-5-1 csv 포맷 읽어들이기 67
1-5-2 txt 포맷을 다양한 방법으로 읽어들이기 69
1-5-3 Excel파일 읽어들이기 72
1-5-4 SPSS 파일인 sav 포맷 읽어들이기 73
1-5-5 XML 포맷 읽어들이기 74
1-5-6 웹에 있는 HTML 형식의 테이블을 읽어들이기 76
1-5-7 Ctrl+C, Ctrl+V로 데이터 가져오기 78
1-6 맥 사용자를 위한 가이드 – 맥 사용자만 보세요. 78
1-7 알아두면 유용한 몇 가지 팁 80
1-7-1 Github로 패키지 설치하기 80
1-7-2 패키지 파일을 다운받아 직접 설치하기 81
1-7-3 자주쓰는 명령어 계속 쓰기 귀찮아 83
챕터2 – 데이터 개념 이해하기
통계로 개념 이해하기 88
2-1 표로 데이터 정리하기 88
2-1-1 데이터는 통계를 다루는 사람에게 식재료와 같다. 88
2-1-2 데이터의 종류 92
2-1-3 데이터 손질하기 94
2-1-3-1 명목형 변수 ‘도수분포표’ 만들기 94
2-1-3-2. 명목형 변수 ’상대도수분포표’ 만들기 95
2-1-3-3 연속형 변수 ‘도수분포표’ 만들기 96
2-1-3-4 분할표(Contingency Table) 만들기 98
R로 실력 다지기 101
2-2 데이터프레임 다루기 101
2-2-1 벡터 - R의 최소 데이터 단위 101
예제1 - 여러 종류 벡터 만들기 104
2-2-2 데이터프레임(dataframe) 108
예제2 - 여러 개 벡터를 만들어 데이터프레임을 만들기 108
예제3 - 외부 데이터 가져오기와 변수 선택하기 110
예제4 - 여러 개 변수 선택하기 114
예제5 - 쉽게 변수 선택하기 117
예제6 - 조건으로 변수 선택하기 123
예제7 - 변수명 바꾸기 126
예제8 - 새로운 변수 옆에 붙이기 127
예제9 - 더 복잡한 새로운 변수 붙이기 128
예제10 - 행으로 추가하기 131
2-2-3 리스트 - 자유로운 영혼 132
예제11 - 모든 종류의 데이터 객체를 리스트 객체에 담기 133
예제12 - 리스트 모든 항목에 동일한 함수 적용하기 138
2-2-4 그 외 다른 데이터 객체 140
2-2-5 ‘도수분포표’ 만들기 141
예제13 - 명목형 변수로 ‘도수분포표’ 만들기 141
예제14 - R에서 연속형 변수를 ‘도수분포표’로 만들기 143
예제15 - 분할표 만들기 146
더 알아보기 - 결측치 다루는 여러가지 방법 149
더 알아보기 - Rmarkdown으로 쉽게 코딩하기 152
실전예제1 - 20만건 관측치(Observation)가 넘는 데이터셋의 명목형 변수 ‘도수분포표’ 만들기 160
실전예제2 - 대장암 환자 자료 분석 166
실전예제3 - 전국 커피숍 폐업/영업 상황 살펴보기 170
실전예제4 - 전국 커피숍 규모 파악하기 182
실전예제5 - 전국 인구조사 자료 정리하기(전처리 연습) 188
챕터3 – 기술통계
통계로 개념 이해하기 201
3-1 수치로 데이터 특성 나타내기 201
3-1-1 평균(mean) 201
3-1-2 아웃라이어(outlier) 203
3-1-3 중앙값 204
3-1-4 범위 205
3-1-5 사분위범위(Interquartile Range) 205
3-1-6 산포도 – 넌 얼마나 퍼져있니? 207
3-1-6-1 분산과 표준편차 207
3-1-6-2 표준화 – 기준이 다른 데이터를 비교 210
3-1-6-3 변동계수 213
3-1-6-4 공분산 214
R로 실력 다지기 219
3-2 기술통계 값 구하기 219
3-2-1 평균구하기 219
3-2-2 중앙값 구하기 219
3-2-3 범위 구하기 219
3-2-4 사분위 구하기 220
3-2-5 IQR 구하기 220
3-2-6 평균, 중앙값, Q1, Q3 한 번에 보기 220
3-2-7 Box Plot 도형으로 변수 특성 보기 221
3-2-8 상관계수 다루기 221
3-2-9 여러 변수를 다루는 함수에서 결측치 다루기 222
3-2-10 분산과 공분산 구하기 225
3-2-11 표준편차 구하기 226
3-2-12 표준화 하기 226
3-2-13 변동계수 구하기 227
실전예제6 - 전국 연령별 평균 월급 조사 232
실전예제7 - 그룹별 평균구하기 238
실전예제8 - IQR 구하기 246
실전예제9 - 아웃라이어 찾기와 제거하기 250
실전예제10 - 평균값 표준화하여 그래프를 그려 한눈에 보기 256
챕터4 – 시각화
통계로 개념 이해하기 262
4-1 여러 그래프로 데이터 나타내기 262
4-1-1 값을 나타내는 그래프 264
4-1-1-1 막대 그래프 264
4-1-1-2 히스토그램 268
4-1-1-3 상자 그래프(Box Plot) 272
4-1-2 변수 관계를 나타내는 그래프 273
R로 실력 다지기
4-2 plot과 ggplot2로 그래프 그리기
4-2-1 빠른 탐색적 자료 분석을 위한 그래프 그리기 277
4-2-1-1 고수준 그래픽 함수 시작하기 – plot() 278
4-2-1-2 저수준 그래픽 함수 – 제목 달기 285
4-2-1-3 다른 고수준 그래프 알아보기 - barplot() 287
4-2-1-4 다른 고수준 그래프 알아보기 - boxplot() 290
4-2-1-5 다른 고수준 그래프 알아보기 – hist() 291
4-2-1-6 응용 - 기본 그래프 함수 활용하기 294
4-2-2 정교한 시각화로 분석하기(ggplot2) 297
4-2-2-1 ggplot2패키지로 그래프 그리는 방법 297
4-2-2-2 ggplot() 함수에 대해 알아보기 300
4-2-2-3 geom() 함수에 대해 알아보기 300
4-2-2-4 바그래프 그리기(geom_ban()) 304
4-2-2-5 히스토그램 그리기(geom_histogram()) 307
4-2-2-6 산점도 그리기(geom_point()) 312
4-2-2-7 theme() 함수에 대해 알아보기 317
예제1 - EDA연습 - 상관관계가 높은 변수쌍을 찾아라 322
예제2 - EDA연습 - 다이아몬드 데이터 분석하기 327
예제3 - EDA연습 - 대장암 데이터 분석하기 334
실전예제11 - 섬세한 그래프를 그려 데이터 분석하기 346
실전예제12 - 시계열데이터 라인 그래프로 나타내기 352
실전예제13 - dplyr패키지를 이용해 원하는 데이터 쉽게 선택해 그래프로 나타내기 358
실전예제14 - dplyr패키지를 이용해 필요한 데이터를 만들고 그래프로 나타내기 364
실전예제15 - reshape2패키지의 melt()를 이용해 데이터를 가공 후 그래프로 나타내기 368
실전예제16 - 클리블랜드 점 그래프 그리기 376
실전예제17 - 시간에 따른 연령별 인구 변화 그래프 그리기 380
4-3 보고를 위한 그래프 그리기 – D3.js와 JS 사용하기 386
4-3-1 설치하기 387
4-3-2 rCharts패키지 기본사용하기 387
4-3-2-1 nPlot()에 대해 자세히 살펴보기 388
실전예제18 - Sankey Diagram으로 예산 한눈에 보기 396
실전예제19 - 작년에 구입한 아파트 값은 올랐을까? 406
챕터5 – 확률
통계로 개념 이해하기
5-1 도대체 확률이 뭔가요?
5-1-1 주사위 게임 같은 정해진 확률 구하기 420
5-1-2 ‘친구가 저녁밥을 먹게 될’ 확률 구하기 424
5-2 확률을 그래프로 나타내기 – 확률분포 425
5-3 정규분포 그래프 430
5-4 표준정규분포 432
5-5 중심극한정리 434
5-6 이항분포 그래프 435
5-7 확률질량함수를 정규분포 그래프로 바꾸기 437
5-8 내 주장 증명하기(가설검증) 438
R로 실력 다지기
5-9 확률관련 값 구하기
5-9-1 난수(랜덤값) 생성하기 444
5-9-1-1 균일한 난수(랜덤값)생성하기 445
5-9-1-2 정규분포를 따르는 난수(랜덤값)생성하기 446
5-9-1-3 이항분포 난수(랜덤값) 생성하기 446
5-9-2 확률계산하기 447
5-9-3 구간확률계산하기 448
5-9-4 확률분포 그래프 그리기 450
예제1 - 확률밀도함수 그래프 그리기 450
예제2 - 확률질량함수 그래프 그리기 452
예제3 - 주어진 데이터에서 밀도함수 구하기 453
예제4 - 토익학원 학습법 가설검증하기 456
예제5 - 국어 선생님의 학습법 가설검증하기 458
챕터6 – 회귀 분석
6-1 단순 선형 회귀모델 이해하기 464
6-1-1 회귀분석를 왜 할까 464
예제1 - 기본 회귀모델 실습 476
예제2 - 안타와 홈런 변수를 활용한 회귀분석 예제 479
예제3 - mtcars데이터셋으로 회귀분석하기 482
더 생각하기 – 회귀모델과 인과관계 484
6-2 선형 회귀 모델 검증하기 486
6-2-1 결정계수 486
6-2-2 선형 회귀모델 가설검증 489
6-2-3 잔차 관련된 그래프를 그려 회귀접합성 검증하기 491
예제1 - 잔차(Residuals) 그래프를 그려 검증하기 496
예제2 - 키와 몸무게 회귀모델 구하기 502
예제3 - 2015 KBO 야구 데이터 분석하기 505
6-3 다중선형회귀분석(Multiple linear regression) 510
예제1 - mtcars 데이터셋 다중선형회귀분석 512
예제2 - 지구 최고온도에 영향을 미치는 다중회귀분석하기 514
예제3 - 2015 KBO 야구 데이터 다중선형회귀분석하기 517
예제4 - 3D 그래프로 회귀모델 나타내기 520
6-4 직선이 아닌 2차 함수를 회귀모델로 사용하기 526
예제1 - 다항회귀모델 만들기 528
예제2 - poly()함수를 이용해 간단하게 코딩하기 530
6-5 추정치 구하기 534
예제1 - 야구 데이터로 추정하기 534
예제2 - mtcars데이터로 예측하기 539
예제3 - diamonds데이터로 캐럿에 따른 가격 예측하기 543
예제4 - 예측값 신뢰구간으로 나타내기 546
6-6 다중선형회귀분석에서 변수선택법 550
6-6-1 변수 선택 개념 이해하기 550
예제1 - 최상부분집합선택법 - step()함수를 이용 556
예제2 - 최상부분집합선택법 - leaps패키지를 이용 560
예제3 - 전진선택법으로 선택하기 565
예제4 - 후진제거법을 이용해 따라해보기 568
6-7 명목변수 사용방법 572
예제1 - 명목형 변수를 이해하고 해석하기 576
예제2 - mtcars의 명목형 변수 회귀모델 구하기 579
예제3 - 다중선형회귀모델에서 명목형 변수 사용하기 581