t-검정은 두 데이터 셋의 평균값을 비교하고 동일한 모집단의에서 나온 것인지 결정 할 수 있다.
아래의 데이터 셋의 예에서 Group 1과 Group 2의 다른 샘플은 가진다면, 동일한 평균과 표준편차를 가질 것이라고 기대할 수 없다.
수학적으로 t-검정은 각각의 값에서 표분을 취하고 두 평균이 동일하다는 귀무가설을 가정하여 문제 설명을 설정 한다. 적용 가능 한 공식을 기반으로 특정 값을 계산 하고 표준 값과 비교하여 이에 따라 가정된 귀무가설을 수락할 것이라 가정한다.
분산과 표준편차 정말 많이 쓰이는 것이다. 분산과 표준편차는 주식시장에서 가장 많이 쓰이는 단어이다. 수익의 변화율을 분산이라고 하는데, 즉 변화율이 높다는 것은 분산과 표준편차가 크다는 것이다. 분산과 표준편차를 기반으로 포트폴리오 이론이 정립되었다.
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| 자산구성 분산과 표준편차 |
변수 X 값을 알아 보려고 조회 할 때 마다 값이 변하는 변수를 수학에서는 확률변수(random variable)이라 하며, 컴퓨터에서는 난수(random number)라고 부른다.
통계학에서는 모집단(population)은 통계적인 관찰의 대상이 되는 집단 전체를 말한다.
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| 모집단과 평균 |
우리가 통계학을 처음 접하면서 어려움을 겪는 문제가 바로 기호들이다. 대표값에 대한 기호들이다. μ(평균), σ(분산) 등이다. 이번에는 각종 기호들의 정의와 각종 변수로 모집단의 무엇이며, 표본이 어떠한 것 인지를 다를 것이다.
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| 히스토그램 대표값 |
패키지 설치 및 엑셀에서 데이터 가져오는 법은 처음 R을 진입 하려는 초급자들을 위한 준비 교육이다. 실제로 학부에서 R을 배웠을때, 가장 어려운 것은 text, 엑셀 데이터 로딩이 었다. 2000년대 후반에는 상당히 어려운 방법으로 데이터를 읽어 왔다. 물론 그대는 R studio도 없었다. 이번에는 아주 쉬운 방법을 논의 하겠다.
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| R packages |
R로 하는 기초통계에서는 처음 R을 접하는 사람에게 쉽게 적용 할 수 있는 간단한 계산, 데이터 입력, 그래프 그리는 법 부터 시작 한다. 일단 기초적인 사용법 부터 알아야, 그 다음 단계를 나갈 수 있다.
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| 간단한 계산, 데이터 프레임, 그래프 그리는 법 |
요새 들어 Windows R이 안정성이 많이 높아 졌다. 예전 버전에서는 한글 인코딩 문제로, 코딩 후에 알 수 없는 문제를 겪었다. 하지만, 지금은 그러한 문제가 많이 해결 되었다. 한글 인코딩 문제도 풀리고, Windows R에서 하기 어려웠던 멀티코어 코딩 문제도 많이 해결 되었다.
따라서 예전에는 R을 시작 할 때, 맥북을 사용하거나, 아니면 우분투를 사용 해야, 정말로 R에 진입 하려 나 보다 생각을 했다.
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| R & RStudio |
R 이란! 오픈 소스 시스템으로 대화식(명령어 한 줄을 입력하면 바로 처리 결과가 나타나는 형식)으로 많이 사용되며 통계 데이터 해석과 통계 그래프 작성 능력이 뛰어 나다.
R의 전신인 S는 1976년대 부터 AT&T Bell 연구소 통계학자들이 개발 했다 Bell 연구소는 Unix와 C언어가 태어난 곳이 기도 하다. C언어의 전통을 따라 S언어도 이름이 문자 하나 다.
S 언어의 상용 버전은 S-PLUS로 무료로 배포되는 버전을 R로 발전했다. 오픈 소스인 R은 1990대 뉴질랜드 오클랜드 대학에서 로스 이하카(Ross Ihaka)와 로버트 젠틀맨(Rboert Gentleman)이 배포 했다.
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| 로스 이하카, 로버트 젠틀맨 R 배포 |
앞에서는 html의 간단한 sheet를 소개 하였습니다. html은 주로 골격을 나타나는 것이라, 디자인을 하는데는 css로 하여야 합니다. 아래 코드와 같이 css 관련 하여 매우 간단하게 코딩 하겠습니다. body 부분의 css 코딩 ...
