머신러닝을 위한 통계학1/R언어 실습

통계학 R언어 실습 (3)

코딩입문시작 2024. 4. 18. 21:30

▶ 평균 코드 무조건 알아두기! 
학생 5명의 시험 점수 평균 계산 코드
scores ← c(90, 85, 70, 45, 20)
mean ← mean(scores) mean

rnorm 을 사용하여 n개의 값을 임의 추출하여 정규분포를 작성한다.
ex) rnorm(data = n, mean = , sd = )
데이터 값, 평균, 표준편차값을 변경하여 여러 분포를 확인 할 수 있다.

par(mfrow=c(2,2))
Plots창(그림)을 2x2로 띄어준다

연습1. R 기본 패키지에 있는 ‘iris’ 데이터셋에서
▶ Sepal.Length(꽃받침 길이)의 상자그림을 작성하시오.

boxplot(iris$Sepal.Length)

▶ Sepal.Length를 Species(종)에 따라 나타내는 상자 그림을 작성하시오.

boxplot(Sepal.Length ~ Species, data = iris)

▶ 연습2. R 기본 패키지에 있는 ‘mtcars’ 데이터셋에서wt(중량)과 mpg(연비)의 산점도를 작성하시오.
plot(mtcars$wt, mtcars$mpg,
  main = "wt(중량)-mpg(연비) 그래프", xlab = "wt(중량)", # x축 라벨
  ylab = "mpg(연비)", # y축 라벨
  pch = 19, col = "blue")

▶ 연습3. R 기본 패키지에 있는 ‘iris’ 데이터셋에서 Petal.Width(꽃잎 너비)의 히스토그램을 작성하시오. hist(iris$Petal.Width, main = "Petal Width(꽃잎 너비)의 히스토그램", # 그래프 제목
  xlab = "Petal Width(꽃잎 너비)", # x축 라벨
  ylab = "Frequency", # y축 라벨
  col = "blue") # 막대 색상

★ 또 다른 방법
str(iris) # Sepal.Width가 몇 번째 열인지 확인
hist(iris[,4]) # iris 데이터셋에서 4번째 열에 해당하는 데이터의 히스토그램을 작성

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