RST 6상 그래프 R plot 그리기

RST 6상 그래프를 구글링해서 찾으러고 하니, RST 3상만 나왔다. RST 6상은 특수한 설비에서 작동되는 것이니, 나올 수가 없다. 교육용 자료로 만들려 하다 보니, 찾을 수가 없어 직접 그렸다.

RST 3상은 360에서 3을 나누니, 120의 파형이 그래프로 보여지지만, RST 6상은 360에서 6을 나누니 60도의 파형 그래프로 그려 졌다. 아래의 소스코드를 보고 그림을 그릴 수 있다.

행렬(matrix)와 배열(array) 을 이용한 R 적용

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.

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.

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