R studio (3)-통계 분석 기초

1. 통계 분석

*평균값
mean(x)
*최대값
max(x)
*최소값
min(x)
*중앙값
median(x)
*표준편차
sd(x)
*분산
var(x)

 Script 이미지

 

Environment 이미지

통계 분석 결과 콘솔창

2. 그래프

*Box_plot(상자그래프)

*Histogram (히스토그램)

 

3. 확률 통계 분석

1) 정규 분포 (Norm)

<R-Script>

#normal distribution=norm
#distribution(d):
#분포에서의 distribution density가 x일 때의 값
dnorm(x,0,1,FALSE)
dnorm(0)
dnorm(9)

#probability(p): 
#각 값의 누적 확률
pnorm(2)
pnorm(12)
pnorm(-1)

#q(Probability Inverse)
#확률값을 만족시키며 누적시켰을 때 
#()안의 값이 되게 해주는 x값
qnorm(0.2)
qnorm(0.12)
qnorm(0.9772499)
qnorm(1)
qnorm (0.1586553)

#random(r)
#rnorm은 정규분포의 random number
rnorm(10)

 

 

2) t-분포 (t)

 

요약

평균값: mean(x) 
최대값: max(x) 
최소값: min(x) 
중앙값: median(x) 
표준편차: sd(x)

분산: var(x)

 

 

#normal distribution=norm
#distribution(d): 분포에서의 distribution density가 x일 때의 값

#probability(p): 각 값의 누적 확률

#q(Probability Inverse): 확률값을 만족시키며 누적시켰을 때 ()안의 값이 되게 해주는 x값

#random(r): rnorm은 정규분포의 random number

#t 분포(t):x값 외에도 자유도를 명시: ?t(x,?)

#distribution(d): dt(a,b) t분포 a, 자유도 b일때 밀도(density) 도출

#probability(p): pt(a,b) 자유도 b일때 밀도 a까지의 누적확률 도출

 

<Normal Distribution>

*d=density

 p=distribution function

 q=quantile function

 r=random deviates

<T-distribution>