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ADP 준비6

ADP 실기 준비 - 머신러닝 (1) 회귀분석 패키지/함수 정리 1. 단순회귀분석, 다항회귀분석 (polynomial analysis) , 다중회귀분석 # lm은 선형 모형을 적합시키는 데 사용됩니다. 회귀 분석, 분산의 단일 층 분석 및 # 공분산 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다 # (aov가 이러한 인터페이스를 더 편리하게 제공할 수도 있음). result 컬럼의 평균값 weights, na.action, method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, …) # 고려사항 formula에 넣을 때 심볼의 의미는 R을 이용한 통계데이터분석 책 p.152 참고 # formula에 제곱, 세제곱을 넣으며, 분석해볼 수 있.. 2023. 6. 1.
ADP 20회 실기_ 머신러닝 파트 1. 기계학습 (날씨 데이터 최고 온도 예측) 활용 데이터 : https://drive.google.com/file/d/1pko9oRmCllAxipZoa3aoztGZfPAD2iwj/view *데이터에 대한 간략한 설명 temp_1 : 전날 최고온도 temp_2 : 전전날 최고온도 friend : 친구의 예측온도 데이터 확인 및 전처리 데이터 EDA 수행 library(data.table) library(dlookr) library(tidyverse) data 2023. 5. 19.
ADP 통계 문제 및 연습(제 23회차) 제 23회차 통계문제 문제 1. 공장에서는 진공관 수명이 1만 시간이라고 주장하여 품질관리팀에서 12개 샘플을 뽑았음 유의수준 5%에서 부호 검정하시오 데이터 출처 : https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/adp/23/problem2.csv 1. 귀무가설 연구가설 세우시오 귀무가설 : 데이터의 중위수는 1만 시간이다 / 연구가설 : 데이터의 중위수는 1만 시간이 아니다 2. 유효한 데이터의 숫자는? 8개(중위수 검정에서 중위수와 동일한 값은 유효데이터 x이므로) 3. 검정통계량 및 연구 가설 채택 여부를 작성하라 library(data.table) df 2023. 2. 15.
ADP 통계 문제 및 연습(제 22회차) 22회차 통계 문제 문제1. 금속 성분 함유량 데이터(변수 1개) 제품에 금속 재질 함유량의 분산이 1.3을 넘으면 불량이라고 보고 있는데 제조사별로 차이가 난다고 제보를 받았으며, 분산에 대해 검정을 수행하시오. (유의확률 0.05) 데이처 출처 : https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/adp/22/content.csv 1) 연구가설과 귀무가설 작성 연구 가설 : 서로 다른 제조업체의 제품 간 금속 함량의 분산이 1.3과 같다 귀무 가설 : 서로 다른 제조업체의 제품 간 금속 함량의 분산이 1.3과 유의미하게 다르다 2) 양측 검정 시행 library(dplyr) library(data.table) #데이터 불러오기 data 2023. 2. 5.
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