1. Markdown에 관하여

1.1 Markdown이란?

Markdown은 텍스트 기반의 마크업언어로 2004년 John Gruber에 의해 만들어졌다. 쉽게 쓰고 읽을 수 있으며 HTML로 변환 가능하다는 장점이 있다. 마크다운이 최근 각광받기 시작한 이유는 github 덕분이다. github의 repository에 관한 정보를 기록하는 README.md는 github을 사용하는 사람이라면 누구나 가장 먼저 접하게 되는 markdown 문서였다.

R markdown을 이용하면 데이터 분석 과정에서 데이터에 접근하고 코드를 실행시키며 동시에 레포트를 작성이 가능하다.R markdown은 다음의 3 부분으로 구성되어 있다.

1.2 설치

R과 같이 R markdown 또한 무료로 제공되는 오픈소스 플랫폼이다. 다음을 통해 패키지를 설치할 수 있다.

install.packages("rmarkdown")

도움이 될 resources:
* The R Markdown Cheatsheet
* The R Markdown Reference Guide
* The Official R Markdown Website

2. 기본 문법

2.1 Heders

큰제목: 문서 제목

This is an H1
=============

This is an H1

작은제목: 문서의 부제목

This is an H2
-------------

This is an H2

글머리: 1개에서 6개까지 지원하며 # 갯수에 따라 크기가 달라진다.

# ESC
## ESC
### ESC
#### ESC
##### ESC
###### ESC

ESC

2.2 Block Quote

> This is a blockquote.

This is the first blockquote.

2.3 목록

순서가 있는 목록은 숫자와 점을 사용한다.

1. 첫번째
2. 두번째
3. 세번째

첫번째
두번째
세번째

순서가 없는 목록은 글머리 기호를 사용한다.

* 빨강
  * 녹색
    * 파랑

빨강
- 녹색
  - 파랑

2.4 수평선

아래의 줄은 모두 수평선을 만든다. 페이지 나누기 용도로 자주 사용된다.

***
* * *
*****
- - -

2.5 링크 첨부하기

Link: [Google](https://google.com)

Link: Google

2.6 강조

*italics*
**bold**
`backticks`
~~cancelline~~

italics
bold
backticks
~~cancelline~~

2.7 이미지 삽입

![text](/path/to/image.jpg)

2.8 LaTex

$wage = \beta_0 + \beta_1*educ + \beta_2*ex + \beta_3*age + \epsilon$
$b=(X^TX)^{-1}X^TY$
$\widehat{cov(b)}$

\(wage = \beta_0 + \beta_1*educ + \beta_2*ex + \beta_3*age + \epsilon\)
\(b=(X^TX)^{-1}X^TY\)
\(\widehat{cov(b)}\)

3. 과제에 이용하기

library(MASS)

## 
## Attaching package: 'MASS'

## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     select

library(dplyr)
library(ggplot2)

head(Boston)

##      crim zn indus chas   nox    rm  age    dis rad tax ptratio  black
## 1 0.00632 18  2.31    0 0.538 6.575 65.2 4.0900   1 296    15.3 396.90
## 2 0.02731  0  7.07    0 0.469 6.421 78.9 4.9671   2 242    17.8 396.90
## 3 0.02729  0  7.07    0 0.469 7.185 61.1 4.9671   2 242    17.8 392.83
## 4 0.03237  0  2.18    0 0.458 6.998 45.8 6.0622   3 222    18.7 394.63
## 5 0.06905  0  2.18    0 0.458 7.147 54.2 6.0622   3 222    18.7 396.90
## 6 0.02985  0  2.18    0 0.458 6.430 58.7 6.0622   3 222    18.7 394.12
##   lstat medv
## 1  4.98 24.0
## 2  9.14 21.6
## 3  4.03 34.7
## 4  2.94 33.4
## 5  5.33 36.2
## 6  5.21 28.7

Boston %>% ggplot(aes(x=Boston$medv)) + geom_histogram()

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Rmarkdown을 이용한 문서작성

정서형 aka 학술부장