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기초 통계 함수

데이터의 기본적인 특징을 알려주는 기초 통계량 평균 분산 표준 편자 다섯 수 치 요약 최빈값 평균 (Mean) 평균을 계산한다. mean : 평균을 계산한다. mean( x, trim=0, na.rm=FALSE, ...) # trim은 절사평균 을 사용할 때 (0, 0.5)로 지정 # na.rm는 평균 계산전 NA를 제거할지 여부 절사평균 (Trimmed Mean)이란? 데이터를 크기 순서로 나열한 뒤 값이 작은 쪽과 큰 쪽에서 얼마만큼의 데이터를 제거한 다음 평균을 계산 분산 (var) var : 분산을 계산한다. var(x, na.rm=FALSE) > var(1:5) [1] 2.5 > var(mpg) [1] 36.3241028225806 표준 편차 (sd) sd: 표준 편차를 계산한다. sd(x, na.rm=FALSE) 다섯 수치 요약 최소값, 제1사분위수, 중앙값, 제3분위수, 최댓값으로 요약 fivenum : 다섯 수치 요약을 구한다. fivenum(x, na.rm=TRUE) summary는 fivenum과 유사하지만 추가로 평균까지 계산한다. 최빈값(mode) 데이터에서 가장 자주 나타난 값을 말한다. table()을 사용해 각 데이터가 출현한 횟수를 센 분할표(Contigency Table)를 만든다. table : 분할표를 작성한다. table( ... # 팩터로 해석할 수 있는 하나 이상의 객체 ) 반환 값은 table 클래스의 인스턴스이고 인자에 지정한 팩터들의 빈도수를 구한 결과를 저장 분할표(Contigency Table)란? 값의 빈도를 변수들의 값에 따라 나누어 그린 표

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R 함수

cut() cut : 숫자들을 구간에 따라 분류해 factor로 변환한다. cut(x, breaks, right = F) # x는 숫자 vector # breaks는 구간을 저장한 vector 또는 구간의 수 # right는 breaks로 나뉘어진 구간에서 오른쪽 끝 값 사용에 대한 논리값 (T/F)으로, right = F의 경우 [a, b)로 됨 cut()에서 구간들은 (start, end] 형태로 정의되고, 0 < x <= end를 의미한다. 1~10사이의 수가 breaks에서 나눈 (0,5]와 (5, 10]구간에서 어느 곳에 속하는지 나타내는 factor를 반환한다.

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Python - Numpy

random module np.random. normal (loc = 0.0, scale = 1.0, size = None) 정규 분포 확률 밀도에서 표본 추출함. 생성된 난수는 정규 분포의 형상을 가짐 Parameters: loc : 정규분포 평균 ( 중심점 ) scale : 표준편차 size : Output shape. 개수 혹은 ( 행 , 열 ) Returns: out : 설정된 parameters 에 따른 ndarray or scalar 값을 반환 ex) np.random.normal(0, 1, (2, 3)) 평균이 0 이고 표준편차가 1 인 정규분포를 띄는 2x3 의 행렬 값을 반환 받음

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