R에서 행렬(matrix)와 배열(array)를 쓰는 이유는 연산 속도의 사유로 많이 사용하게 된다. dataframe으로 된 데이터 셋을 연산하게 되면 속도가 매우 느린 현상이 발생 하게 된다. R에서 멀티코어 코딩을 하려면, 반드시 알고 넘어가야 하는 것이 행렬(matrix)와 배열(array)이다.
집합 union(합집합), intersect(교집합), setdiff(차집합) 계산
R에서 vector union(합집합), intersect(교집합), setdiff(차집합)은 실무에서는 데이터 기준을 세우고 돌릴때, 사용이 많이 된다. 벡터를 추가 하거나, 필요한 것만 불러 올 경우에는 집합 계산을 할 수 있다.
포아송(Poisson) 분포 이론 및 R 예제
일반적으로 매우 회귀하여 일어날 확률이 아주 작은 경우에 포아송(Poisson) 분포를 사용한다. 예를 들어 고속도로 상에서 하루동안 발생하는 교통사고에 의한 사망자수, 어느 집에 한 시간 동안 걸려 오는 전화 통화수, 1주일간 어떤 동사무소에 접수되는 사망신고수, 하루동안 정전되는 횟수 등과 같이 회귀한 사건의 수를 확률 변수로 할때 이다.
구체적으로 포아송 분포가 적용되기 위해서는 다음의 가정을 만족하여야 한다.
- 독립성 : 한 단위 시간이나 공간에서 출현하는 성공횟수와 중복되지 않는 다른 단위 시간이나 공간에서 출현하는 성공횟수는 서로 독립이다.
- 비집략성 : 극히 작은 시간이나 공간에서 둘 또는 그 이상의 성공이 같이 일어날 확률은 매우 작으며 0으로 간주된다.
- 비례성 : 단위 시간이나 공간에서 성공의 평균출현횟수는 일정하며, 이는 시간이나 공간에 따라 변하지 않는다.
확률 분포 X가 위의 세가지 조건을 만족 할때, 성공의 평균출현 횟수를 m이라고 하고 하면 X의 확률 분포는 다음의 포아송 분포를 따른다.
R 4.2 Windows rJava 및 KOLNP 설치
KoLNP 로딩하면 아래와 같은 메시지가 나올 경우가 있다.
warning message: in i.p(...) : 패키지 ‘c:/users/rdmkyg/appdata/local/temp/rtmps6vlku/file23e45dd83537/konlp_0.80.2.tar.gz’의 설치가 0이 아닌 종료상태를 가졌습니다
요새 R 4.2 버전을 설치 하면 나오는 메세지이다.
unique와 duplicated의 차이 이해
실무에서는 unique와 duplicated는 많이 사용하는 데이터 이다. 예를 들어 부동산의 구별로 평당 가격 추세를 그리는 데이터셋을 정리하기 위한 함수를 그릴때, unique를 이용하고, duplicated는 데이터를 취합 할때, 중복이 없는지 확인 한다. 실무에서 데이터 전처리 하거라 모델을 사용할때 많이 사용하므로, R을 진입 할때는 반드시 알고 넘어가야 한다.
r download Edge 버전 흠… 이 페이지에 연결할 수 없습니다. cran.r-project.org이(가) 연결을 거부했습니다.
Edge 버전에서 R download가 아래와 같이 안될때가 있다.
흠… 이 페이지에 연결할 수 없습니다.
cran.r-project.org이(가) 연결을 거부했습니다.
다음을 시도해 보세요.
- 연결을 확인하는 중
- 프록시 및 방화벽 점검 중
R-4.2.0 for Windows downloag 페이지 오류 cran.r-project.org에서 연결을 거부했습니다.
R Base를 다운로드 하려 하니 아래와 같은 문제가 발생 하였다. 구글링에서 r download 치고 검색하고 들어가면 아래와 같은 메세지가 뜬다.
사이트에 연결할 수 없음
cran.r-project.org에서 연결을 거부했습니다.
다음 방법을 시도해 보세요.
- 연결 확인
- 프록시 및 방화벽 확인
공무 스케줄 AI Agem에 대한 생각
지금 상황이 아비 규환이다. 어느 부서든 회사가 인수 합병되고 나서 투자를 기획하는 경영기획이 특히 않이 정신이 없고, 우리부서도 전부 미국 필리 조선소로 인원이 나가 있어, 사실상 10년 이상 고기량자는 거의 없다. 우리부서에 남아...
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칼만 필터 Kalman filter는 충분히 성숙한 방법이다. 시계열로 부터 새로운 정보를 결합하는 데 사용되고 과거에 알려진 내부 상태 추정 정보를 지능적으로 결합해 준다. 칼만 필터의 최초 사용 사례로는 아폴로 11호 apollo 11 mis...
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통계학에서 베이블 분포(Weibull distribution)는 연속확률 분포로써 고장 확률에 대한 예측에 대하여 많이 쓰인다. 신뢰도를 측정하는데 많이 쓰이는데, 시스템 혹은 부품이 작동을 시작하여 그 시점까지 고장 나지 않고 여전히...
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상태공간 모델은 확률적이거나 결정론적인 애플리케이션 모두 사용할 수 있다. 또한 연속적이거나 이산적으로 샘플링된 데이터 모두에도 적용 될 수 있다. 이 사실만으로도 상태공간 모델의 활용도와 상당한 유연성을 어느 정도 예측 할 수 있다. 특히...
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딥러닝에서 왜 통계를 다루는 이유는 딥러닝을 배우려면 초기 모델부터 가야 하는데, 초기 모델은 대부분 통계에서 시작 되기 때문이다. 초기의 뉴런은 회귀 방정식에서 나온 직선 가지고 검증을 하였기 때문이다. 통계 기초는 다른 깊은 부분을...
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과대적합을 해결 하는 대표적인 방법 중 하나인 가중치 규제(regularization) 이다. 가중치 규제란 말 그대로 가중치의 값이 커지지 않도록 제한 하는 기법이다. 가중치를 규제하면 모델의 일반화 성능이 올라간다. 아래 경사가 급...
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네이버 지식인에서 아래와 같은 질문이 왔다. 미국 연방기금금리 1%p 인상이 미국의 실업률과 인플레이션율에 미치는 동태적 영향을 VAR 모형과 직교화충격반응함수를 이용해 분석하시오 .라는 과제를 받았습니다.. rstudio의 VAR함...
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R studio 가 없었으면, 아마도 나는 R을 하고 있지 않을 정도로 통계패키지 R을 쉽게 사용할 수 있는 기능이다. 자동완성기능도 있고, 데이터 객체도 볼 수 있고, 그런데 그 무엇보다 놀라온 것은 R에서 그 어려운 리스트를 쉽게 볼 ...
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정렬, 순위, 순서 중 실무에서 가장 많이 하는 것이 정렬이다. R에서는 데이터의 성격을 미리 보자고 할 때, 사용을 한다. 주식의 시세의 차이를 계산 하다든지 증감율을 계산을 하고 싶다면 반드시 해야하는 것이 정렬이다. house 데...
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auto.arima 검정은 놀랍게도, 실험적으로 발견하는 heuristics 방법을 따르는 박스-젠킨스 방법에 비해, ARIMA 모델을 자동으로 정해 주기 때문에, 분석이 매우 용이하다. 이것은 R에 forecast에 패키지에 있으...
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시계열 분석의 장단점을 아래와 같이 나열을 한다. 장점 통계 모델은 간단하고 투명해서 모델의 파라미터 측면을 보면 명확하게 이해 할 수 있다. 통계 모델을 정의하는 간단한 수학적 표현 덕분에 철저히 통계적인 방식으로 관심 속성을 도출하는 것이 ...