day4
Jeong yeonji
2020 7 24
##빅데이터 ###분석방법
mtcars 데이터를 이용해본다.
mtcars<-mtcars
table(mtcars$cyl)##
## 4 6 8
## 11 7 14table(mtcars$vs)##
## 0 1
## 18 14table(mtcars$am)##
## 0 1
## 19 13table(mtcars$gear)##
## 3 4 5
## 15 12 5table(mtcars$cyl, mtcars$vs)##
## 0 1
## 4 1 10
## 6 3 4
## 8 14 0m1<-xtabs(~cyl+am, data=mtcars)
m1## am
## cyl 0 1
## 4 3 8
## 6 4 3
## 8 12 2summary(m1)## Call: xtabs(formula = ~cyl + am, data = mtcars)
## Number of cases in table: 32
## Number of factors: 2
## Test for independence of all factors:
## Chisq = 8.741, df = 2, p-value = 0.01265
## Chi-squared approximation may be incorrect연습문제1
m2<-xtabs(~gear+carb, data=mtcars)
m2## carb
## gear 1 2 3 4 6 8
## 3 3 4 3 5 0 0
## 4 4 4 0 4 0 0
## 5 0 2 0 1 1 1summary(m2)## Call: xtabs(formula = ~gear + carb, data = mtcars)
## Number of cases in table: 32
## Number of factors: 2
## Test for independence of all factors:
## Chisq = 16.518, df = 10, p-value = 0.08573
## Chi-squared approximation may be incorrect###분산분석
drinking <- data.frame(
학과 = c("경영","건축","영문","경영","건축","경영","건축","영문","경영","영문","경영","영문"),
주량 = c(2.5,0.5,2.0,3.0,2.0,2.0,1.0,1.0,1.0,0.5,3.0,1.5)
)
drinking## 학과 주량
## 1 경영 2.5
## 2 건축 0.5
## 3 영문 2.0
## 4 경영 3.0
## 5 건축 2.0
## 6 경영 2.0
## 7 건축 1.0
## 8 영문 1.0
## 9 경영 1.0
## 10 영문 0.5
## 11 경영 3.0
## 12 영문 1.5mean(drinking$주량)## [1] 1.666667require(dplyr)## Loading required package: dplyr##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, uniondrinking %>%
group_by(학과) %>%
summarise(학과평균=mean(주량))## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)## Warning: `...` is not empty.
##
## We detected these problematic arguments:
## * `needs_dots`
##
## These dots only exist to allow future extensions and should be empty.
## Did you misspecify an argument?## # A tibble: 3 x 2
## 학과 학과평균
## <chr> <dbl>
## 1 건축 1.17
## 2 경영 2.3
## 3 영문 1.25require(ggplot2)## Loading required package: ggplot2drinking%>%
ggplot(aes(학과, 주량)) +
geom_boxplot()
res.aov <- aov(주량~학과, data=drinking)
res.aov## Call:
## aov(formula = 주량 ~ 학과, data = drinking)
##
## Terms:
## 학과 Residuals
## Sum of Squares 3.450000 5.216667
## Deg. of Freedom 2 9
##
## Residual standard error: 0.7613341
## Estimated effects may be unbalancedsummary(res.aov)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## 학과 2 3.450 1.7250 2.976 0.102
## Residuals 9 5.217 0.5796plot(res.aov, 1)
plot(res.aov, 2)
kruskal.test(주량~학과, data=drinking)##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: 주량 by 학과
## Kruskal-Wallis chi-squared = 4.2894, df = 2, p-value = 0.1171연습문제2
mtcars%>%
ggplot(aes(as.factor(cyl),mpg)) +
geom_boxplot()
test.aov <- aov(cyl~mpg, data=mtcars)
test.aov## Call:
## aov(formula = cyl ~ mpg, data = mtcars)
##
## Terms:
## mpg Residuals
## Sum of Squares 71.80105 27.07395
## Deg. of Freedom 1 30
##
## Residual standard error: 0.9499816
## Estimated effects may be unbalancedsummary(test.aov)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## mpg 1 71.80 71.8 79.56 6.11e-10 ***
## Residuals 30 27.07 0.9
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1mtcars%>%
ggplot(aes(as.factor(cyl),hp)) +
geom_boxplot()
test2.aov <- aov(cyl~hp, data=mtcars)
test2.aov## Call:
## aov(formula = cyl ~ hp, data = mtcars)
##
## Terms:
## hp Residuals
## Sum of Squares 68.51729 30.35771
## Deg. of Freedom 1 30
##
## Residual standard error: 1.005944
## Estimated effects may be unbalancedsummary(test2.aov)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## hp 1 68.52 68.52 67.71 3.48e-09 ***
## Residuals 30 30.36 1.01
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1###상관분석
options(digits=2)
cor(mtcars)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## mpg 1.00 -0.85 -0.85 -0.78 0.681 -0.87 0.419 0.66 0.600 0.48 -0.551
## cyl -0.85 1.00 0.90 0.83 -0.700 0.78 -0.591 -0.81 -0.523 -0.49 0.527
## disp -0.85 0.90 1.00 0.79 -0.710 0.89 -0.434 -0.71 -0.591 -0.56 0.395
## hp -0.78 0.83 0.79 1.00 -0.449 0.66 -0.708 -0.72 -0.243 -0.13 0.750
## drat 0.68 -0.70 -0.71 -0.45 1.000 -0.71 0.091 0.44 0.713 0.70 -0.091
## wt -0.87 0.78 0.89 0.66 -0.712 1.00 -0.175 -0.55 -0.692 -0.58 0.428
## qsec 0.42 -0.59 -0.43 -0.71 0.091 -0.17 1.000 0.74 -0.230 -0.21 -0.656
## vs 0.66 -0.81 -0.71 -0.72 0.440 -0.55 0.745 1.00 0.168 0.21 -0.570
## am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.713 -0.69 -0.230 0.17 1.000 0.79 0.058
## gear 0.48 -0.49 -0.56 -0.13 0.700 -0.58 -0.213 0.21 0.794 1.00 0.274
## carb -0.55 0.53 0.39 0.75 -0.091 0.43 -0.656 -0.57 0.058 0.27 1.000cov(mtcars)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear
## mpg 36.3 -9.17 -633 -320.7 2.195 -5.12 4.509 2.017 1.804 2.136
## cyl -9.2 3.19 200 101.9 -0.668 1.37 -1.887 -0.730 -0.466 -0.649
## disp -633.1 199.66 15361 6721.2 -47.064 107.68 -96.052 -44.378 -36.564 -50.803
## hp -320.7 101.93 6721 4700.9 -16.451 44.19 -86.770 -24.988 -8.321 -6.359
## drat 2.2 -0.67 -47 -16.5 0.286 -0.37 0.087 0.119 0.190 0.276
## wt -5.1 1.37 108 44.2 -0.373 0.96 -0.305 -0.274 -0.338 -0.421
## qsec 4.5 -1.89 -96 -86.8 0.087 -0.31 3.193 0.671 -0.205 -0.280
## vs 2.0 -0.73 -44 -25.0 0.119 -0.27 0.671 0.254 0.042 0.077
## am 1.8 -0.47 -37 -8.3 0.190 -0.34 -0.205 0.042 0.249 0.292
## gear 2.1 -0.65 -51 -6.4 0.276 -0.42 -0.280 0.077 0.292 0.544
## carb -5.4 1.52 79 83.0 -0.078 0.68 -1.894 -0.464 0.046 0.327
## carb
## mpg -5.363
## cyl 1.520
## disp 79.069
## hp 83.036
## drat -0.078
## wt 0.676
## qsec -1.894
## vs -0.464
## am 0.046
## gear 0.327
## carb 2.609cor(mtcars$mpg, mtcars$wt)## [1] -0.87cor.test(mtcars$mpg, mtcars$wt)##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: mtcars$mpg and mtcars$wt
## t = -10, df = 30, p-value = 1e-10
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.93 -0.74
## sample estimates:
## cor
## -0.87plot(mtcars$mpg, mtcars$wt)
round(cor(mtcars),digits=2)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## mpg 1.00 -0.85 -0.85 -0.78 0.68 -0.87 0.42 0.66 0.60 0.48 -0.55
## cyl -0.85 1.00 0.90 0.83 -0.70 0.78 -0.59 -0.81 -0.52 -0.49 0.53
## disp -0.85 0.90 1.00 0.79 -0.71 0.89 -0.43 -0.71 -0.59 -0.56 0.39
## hp -0.78 0.83 0.79 1.00 -0.45 0.66 -0.71 -0.72 -0.24 -0.13 0.75
## drat 0.68 -0.70 -0.71 -0.45 1.00 -0.71 0.09 0.44 0.71 0.70 -0.09
## wt -0.87 0.78 0.89 0.66 -0.71 1.00 -0.17 -0.55 -0.69 -0.58 0.43
## qsec 0.42 -0.59 -0.43 -0.71 0.09 -0.17 1.00 0.74 -0.23 -0.21 -0.66
## vs 0.66 -0.81 -0.71 -0.72 0.44 -0.55 0.74 1.00 0.17 0.21 -0.57
## am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.71 -0.69 -0.23 0.17 1.00 0.79 0.06
## gear 0.48 -0.49 -0.56 -0.13 0.70 -0.58 -0.21 0.21 0.79 1.00 0.27
## carb -0.55 0.53 0.39 0.75 -0.09 0.43 -0.66 -0.57 0.06 0.27 1.00rcorr() 함수와 corrgram() 함수
#install.packages("Hmisc")
require(Hmisc)## Loading required package: Hmisc## Loading required package: lattice## Loading required package: survival## Loading required package: Formula##
## Attaching package: 'Hmisc'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## src, summarize## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, unitsrcorr(as.matrix(mtcars))## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## mpg 1.00 -0.85 -0.85 -0.78 0.68 -0.87 0.42 0.66 0.60 0.48 -0.55
## cyl -0.85 1.00 0.90 0.83 -0.70 0.78 -0.59 -0.81 -0.52 -0.49 0.53
## disp -0.85 0.90 1.00 0.79 -0.71 0.89 -0.43 -0.71 -0.59 -0.56 0.39
## hp -0.78 0.83 0.79 1.00 -0.45 0.66 -0.71 -0.72 -0.24 -0.13 0.75
## drat 0.68 -0.70 -0.71 -0.45 1.00 -0.71 0.09 0.44 0.71 0.70 -0.09
## wt -0.87 0.78 0.89 0.66 -0.71 1.00 -0.17 -0.55 -0.69 -0.58 0.43
## qsec 0.42 -0.59 -0.43 -0.71 0.09 -0.17 1.00 0.74 -0.23 -0.21 -0.66
## vs 0.66 -0.81 -0.71 -0.72 0.44 -0.55 0.74 1.00 0.17 0.21 -0.57
## am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.71 -0.69 -0.23 0.17 1.00 0.79 0.06
## gear 0.48 -0.49 -0.56 -0.13 0.70 -0.58 -0.21 0.21 0.79 1.00 0.27
## carb -0.55 0.53 0.39 0.75 -0.09 0.43 -0.66 -0.57 0.06 0.27 1.00
##
## n= 32
##
##
## P
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear
## mpg 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0171 0.0000 0.0003 0.0054
## cyl 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0004 0.0000 0.0022 0.0042
## disp 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0131 0.0000 0.0004 0.0010
## hp 0.0000 0.0000 0.0000 0.0100 0.0000 0.0000 0.0000 0.1798 0.4930
## drat 0.0000 0.0000 0.0000 0.0100 0.0000 0.6196 0.0117 0.0000 0.0000
## wt 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3389 0.0010 0.0000 0.0005
## qsec 0.0171 0.0004 0.0131 0.0000 0.6196 0.3389 0.0000 0.2057 0.2425
## vs 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0117 0.0010 0.0000 0.3570 0.2579
## am 0.0003 0.0022 0.0004 0.1798 0.0000 0.0000 0.2057 0.3570 0.0000
## gear 0.0054 0.0042 0.0010 0.4930 0.0000 0.0005 0.2425 0.2579 0.0000
## carb 0.0011 0.0019 0.0253 0.0000 0.6212 0.0146 0.0000 0.0007 0.7545 0.1290
## carb
## mpg 0.0011
## cyl 0.0019
## disp 0.0253
## hp 0.0000
## drat 0.6212
## wt 0.0146
## qsec 0.0000
## vs 0.0007
## am 0.7545
## gear 0.1290
## carb#install.packages("corrgram")
require(corrgram)## Loading required package: corrgram## Registered S3 method overwritten by 'seriation':
## method from
## reorder.hclust gclus##
## Attaching package: 'corrgram'## The following object is masked from 'package:lattice':
##
## panel.fillcorrgram(mtcars,
order=TRUE,
lower.panel=panel.ellipse,
upper.penel=panel.pts,
text.panel=panel.txt,
diag.panel=panel.minmax,
main="Correlation Matrix")## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
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## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
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## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
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## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매
## 개변수가 아닙니다## Warning in plot.window(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다## Warning in title(...): "upper.penel"는 그래픽 매개변수가 아닙니다
연습문제3
cor(mtcars)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## mpg 1.00 -0.85 -0.85 -0.78 0.681 -0.87 0.419 0.66 0.600 0.48 -0.551
## cyl -0.85 1.00 0.90 0.83 -0.700 0.78 -0.591 -0.81 -0.523 -0.49 0.527
## disp -0.85 0.90 1.00 0.79 -0.710 0.89 -0.434 -0.71 -0.591 -0.56 0.395
## hp -0.78 0.83 0.79 1.00 -0.449 0.66 -0.708 -0.72 -0.243 -0.13 0.750
## drat 0.68 -0.70 -0.71 -0.45 1.000 -0.71 0.091 0.44 0.713 0.70 -0.091
## wt -0.87 0.78 0.89 0.66 -0.712 1.00 -0.175 -0.55 -0.692 -0.58 0.428
## qsec 0.42 -0.59 -0.43 -0.71 0.091 -0.17 1.000 0.74 -0.230 -0.21 -0.656
## vs 0.66 -0.81 -0.71 -0.72 0.440 -0.55 0.745 1.00 0.168 0.21 -0.570
## am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.713 -0.69 -0.230 0.17 1.000 0.79 0.058
## gear 0.48 -0.49 -0.56 -0.13 0.700 -0.58 -0.213 0.21 0.794 1.00 0.274
## carb -0.55 0.53 0.39 0.75 -0.091 0.43 -0.656 -0.57 0.058 0.27 1.000cor(mtcars$drat,mtcars$mpg)## [1] 0.68cor.test(mtcars$drat,mtcars$mpg)##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: mtcars$drat and mtcars$mpg
## t = 5, df = 30, p-value = 2e-05
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.44 0.83
## sample estimates:
## cor
## 0.68m1 <- lm(mpg~wt, data=mtcars)
summary(m1)##
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4.543 -2.365 -0.125 1.410 6.873
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 37.285 1.878 19.86 < 2e-16 ***
## wt -5.344 0.559 -9.56 1.3e-10 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3 on 30 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.753, Adjusted R-squared: 0.745
## F-statistic: 91.4 on 1 and 30 DF, p-value: 1.29e-10wt=9
37.28 + (-5.344*9)## [1] -11a<-as.data.frame(x=9)
colnames(a) <- "wt"
predict(m1,a)## 1
## -11b<-as.data.frame(x=0.5)
colnames(b) <- "wt"
predict(m1,b)## 1
## 35confint(m1)## 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) 33.5 41.1
## wt -6.5 -4.2리그레션 분석
mtcars %>%
ggplot(aes(wt,mpg)) +
geom_point() +
geom_smooth(method="lm")## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
m2<-lm(mpg~wt+hp+disp, data=mtcars)
summary(m2)##
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt + hp + disp, data = mtcars)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.891 -1.640 -0.172 1.061 5.861
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 37.105505 2.110815 17.58 <2e-16 ***
## wt -3.800891 1.066191 -3.56 0.0013 **
## hp -0.031157 0.011436 -2.72 0.0110 *
## disp -0.000937 0.010350 -0.09 0.9285
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2.6 on 28 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.827, Adjusted R-squared: 0.808
## F-statistic: 44.6 on 3 and 28 DF, p-value: 8.65e-11anova(m1,m2)## Analysis of Variance Table
##
## Model 1: mpg ~ wt
## Model 2: mpg ~ wt + hp + disp
## Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
## 1 30 278
## 2 28 195 2 83.3 5.98 0.0069 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#install.packages("caret")
require(caret)## Loading required package: caret##
## Attaching package: 'caret'## The following object is masked from 'package:survival':
##
## cluster#install.packages("DAAG")
require(DAAG)## Loading required package: DAAG##
## Attaching package: 'DAAG'## The following object is masked from 'package:survival':
##
## lung#install.packages("texreg")
require(texreg)## Loading required package: texreg## Version: 1.37.5
## Date: 2020-06-17
## Author: Philip Leifeld (University of Essex)
##
## Consider submitting praise using the praise or praise_interactive functions.
## Please cite the JSS article in your publications -- see citation("texreg").screenreg(m1)##
## ======================
## Model 1
## ----------------------
## (Intercept) 37.29 ***
## (1.88)
## wt -5.34 ***
## (0.56)
## ----------------------
## R^2 0.75
## Adj. R^2 0.74
## Num. obs. 32
## ======================
## *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05###실습
에러로 인하여 코드만 정리해두겠습니다.
#install.packages(“aod”) library(aod) mydata <-read.csv(“http://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv”)
nrow(mydata) head(mydata)
table(mydata\(admit) table(mydata\)rank)
xtabs(~admit + rank, data = mydata) summary(xtabs(~admit + rank, data = mydata))
mydata\(rankfactor <- as.factor(mydata\)rank)
m1 <- glm(admit~ gre + gpa + rankfactor, data = mydata, family=“binomial”) summary(m1)
exp(coef(m1))
연습문제4
library(readxl)
library <- read_excel("C:/Users/SEC/Desktop/library.xlsx")
View(library)library$성별factor <- as.factor(library$성별)
library$학력factor <- as.factor(library$학력)
m1 <- lm(전체만족도~고객칭찬+고객불만+성별factor+학력factor, data = library)
summary(m1)##
## Call:
## lm(formula = 전체만족도 ~ 고객칭찬 + 고객불만 + 성별factor +
## 학력factor, data = library)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.4149 -0.2036 -0.1304 0.0499 1.5533
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.56128 0.06359 8.83 < 2e-16 ***
## 고객칭찬 0.91895 0.01276 72.05 < 2e-16 ***
## 고객불만 -0.03350 0.01593 -2.10 0.03624 *
## 성별factor2 0.00165 0.04411 0.04 0.97011
## 학력factor2 -0.28318 0.05092 -5.56 5.4e-08 ***
## 학력factor3 -0.20179 0.06045 -3.34 0.00094 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.41 on 339 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.944, Adjusted R-squared: 0.944
## F-statistic: 1.15e+03 on 5 and 339 DF, p-value: <2e-16연습문제5
mtcars %>%
ggplot(aes(hp,mpg)) +
geom_point()+
geom_smooth(method="lm")## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
m3<- lm(mpg~hp, data=mtcars)
m3##
## Call:
## lm(formula = mpg ~ hp, data = mtcars)
##
## Coefficients:
## (Intercept) hp
## 30.0989 -0.0682summary(m3)##
## Call:
## lm(formula = mpg ~ hp, data = mtcars)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -5.712 -2.112 -0.885 1.582 8.236
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 30.0989 1.6339 18.42 < 2e-16 ***
## hp -0.0682 0.0101 -6.74 1.8e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3.9 on 30 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.602, Adjusted R-squared: 0.589
## F-statistic: 45.5 on 1 and 30 DF, p-value: 1.79e-07y1 <- 30.09 + -0.068*400
y1## [1] 2.9y2 <- 30.09 + -0.068*10
y2## [1] 29소셜네트워크분석
#install.packages("igraph")
#install.packages("statnet")
#install.packages("devtools")
require(igraph)## Loading required package: igraph##
## Attaching package: 'igraph'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## as_data_frame, groups, union## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## decompose, spectrum## The following object is masked from 'package:base':
##
## unionrequire(statnet)## Loading required package: statnet## Loading required package: tergm## Loading required package: ergm## Loading required package: network## network: Classes for Relational Data
## Version 1.16.0 created on 2019-11-30.
## copyright (c) 2005, Carter T. Butts, University of California-Irvine
## Mark S. Handcock, University of California -- Los Angeles
## David R. Hunter, Penn State University
## Martina Morris, University of Washington
## Skye Bender-deMoll, University of Washington
## For citation information, type citation("network").
## Type help("network-package") to get started.##
## Attaching package: 'network'## The following objects are masked from 'package:igraph':
##
## %c%, %s%, add.edges, add.vertices, delete.edges, delete.vertices,
## get.edge.attribute, get.edges, get.vertex.attribute, is.bipartite,
## is.directed, list.edge.attributes, list.vertex.attributes,
## set.edge.attribute, set.vertex.attribute## The following object is masked from 'package:Hmisc':
##
## is.discrete## Registered S3 method overwritten by 'ergm':
## method from
## summary.formula Hmisc##
## ergm: version 3.10.4, created on 2019-06-10
## Copyright (c) 2019, Mark S. Handcock, University of California -- Los Angeles
## David R. Hunter, Penn State University
## Carter T. Butts, University of California -- Irvine
## Steven M. Goodreau, University of Washington
## Pavel N. Krivitsky, University of Wollongong
## Martina Morris, University of Washington
## with contributions from
## Li Wang
## Kirk Li, University of Washington
## Skye Bender-deMoll, University of Washington
## Chad Klumb
## Based on "statnet" project software (statnet.org).
## For license and citation information see statnet.org/attribution
## or type citation("ergm").## NOTE: Versions before 3.6.1 had a bug in the implementation of the bd()
## constriant which distorted the sampled distribution somewhat. In
## addition, Sampson's Monks datasets had mislabeled vertices. See the
## NEWS and the documentation for more details.## NOTE: Some common term arguments pertaining to vertex attribute and
## level selection have changed in 3.10.0. See terms help for more
## details. Use 'options(ergm.term=list(version="3.9.4"))' to use old
## behavior.## Loading required package: networkDynamic##
## networkDynamic: version 0.10.1, created on 2020-01-16
## Copyright (c) 2020, Carter T. Butts, University of California -- Irvine
## Ayn Leslie-Cook, University of Washington
## Pavel N. Krivitsky, University of Wollongong
## Skye Bender-deMoll, University of Washington
## with contributions from
## Zack Almquist, University of California -- Irvine
## David R. Hunter, Penn State University
## Li Wang
## Kirk Li, University of Washington
## Steven M. Goodreau, University of Washington
## Jeffrey Horner
## Martina Morris, University of Washington
## Based on "statnet" project software (statnet.org).
## For license and citation information see statnet.org/attribution
## or type citation("networkDynamic").##
## tergm: version 3.6.1, created on 2019-06-12
## Copyright (c) 2019, Pavel N. Krivitsky, University of Wollongong
## Mark S. Handcock, University of California -- Los Angeles
## with contributions from
## David R. Hunter, Penn State University
## Steven M. Goodreau, University of Washington
## Martina Morris, University of Washington
## Nicole Bohme Carnegie, New York University
## Carter T. Butts, University of California -- Irvine
## Ayn Leslie-Cook, University of Washington
## Skye Bender-deMoll
## Li Wang
## Kirk Li, University of Washington
## Based on "statnet" project software (statnet.org).
## For license and citation information see statnet.org/attribution
## or type citation("tergm").## Loading required package: ergm.count##
## ergm.count: version 3.4.0, created on 2019-05-15
## Copyright (c) 2019, Pavel N. Krivitsky, University of Wollongong
## with contributions from
## Mark S. Handcock, University of California -- Los Angeles
## David R. Hunter, Penn State University
## Based on "statnet" project software (statnet.org).
## For license and citation information see statnet.org/attribution
## or type citation("ergm.count").## NOTE: The form of the term 'CMP' has been changed in version 3.2 of
## 'ergm.count'. See the news or help('CMP') for more information.## Loading required package: sna## Loading required package: statnet.common##
## Attaching package: 'statnet.common'## The following object is masked from 'package:base':
##
## order## sna: Tools for Social Network Analysis
## Version 2.5 created on 2019-12-09.
## copyright (c) 2005, Carter T. Butts, University of California-Irvine
## For citation information, type citation("sna").
## Type help(package="sna") to get started.##
## Attaching package: 'sna'## The following objects are masked from 'package:igraph':
##
## betweenness, bonpow, closeness, components, degree, dyad.census,
## evcent, hierarchy, is.connected, neighborhood, triad.census## Loading required package: tsna##
## statnet: version 2019.6, created on 2019-06-13
## Copyright (c) 2019, Mark S. Handcock, University of California -- Los Angeles
## David R. Hunter, Penn State University
## Carter T. Butts, University of California -- Irvine
## Steven M. Goodreau, University of Washington
## Pavel N. Krivitsky, University of Wollongong
## Skye Bender-deMoll
## Martina Morris, University of Washington
## Based on "statnet" project software (statnet.org).
## For license and citation information see statnet.org/attribution
## or type citation("statnet").## unable to reach CRANrequire(devtools)## Loading required package: devtools## Loading required package: usethis#install_github("DougLuke/UserNetR")
require(UserNetR)## Loading required package: UserNetRdata(Moreno)
gender <- Moreno %v% "gender"
gender## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1plot(Moreno, vertex.col=gender+2, vertex.cex=1.2)