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Programming/R programming

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R 기본 명령 R에 설치되어 있는 데이터셋 확인>library(help=datasets) Demo 확인>Demo()Demos in package ¡®base¡¯: error.catching More examples on catching and handling errorsis.things Explore some properties of R objects and is.FOO() functions. Not for newbies!recursion Using recursion for adaptive integrationscoping An illustration of lexical scoping. Demos in package ¡®graphics¡¯: Hershey Tables of the characters in the Her..
조건 체크 데이터 벡터는 자기 자신의 값을 체크하여 조건에 맞는 서브 벡터를 생성하거나 또는 이 값들을 다른 값으로 변경할 수 있다. 예를 들어,> x = -5 : 5> x[x
난수 생성 함수 분포 함수 이름 사용 예 베타 분포rbeta rbeta(20,2,3) 코시분포 rcauchy rcauchy(20,0,1) 카이제곱분포 지수분포 F분포 감마분포 정규분포 t-분포 균등분포
R Visualization - Points() 함수 > x x [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5> y y [1] 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1> pchs plot(1:5, type = "n", xlim = c(0,7.5), ylim=c(0.5,5.5), main = "point by 'pch'")> points(x,y, pch = 1:25, cex=1.5)> text(x-0.4, y, labels = as.character(1:25), cex=1.2)> points(rep(6,5), 5:1, pch = 65:69, cex = 1.5)> text(rep(6,5) -0.4, y, labels = as.character(65:69), cex..
R Visualization - plot() 함수 > # X 좌표를 위한 벡터> x1 # Y 좌표를 위한 벡터> y1 # 벡터 생성> z1 # 행렬 생성> (mat1 # 그래픽 윈도우의 화면 분할(2행3열)> op par(mfrow = c(2,3))> # 일변량 그래프> plot(y1, main="using index")> # 이변량 그래프> plot(x=x1, y=y1, main="x^2")> # 이변량 그래프(행렬)> plot(mat1, main="using matrix")> plot(x1, y1, type="l", main="line")> plot(x1, y1, type="c", main="line")> plot(x1, y1, type="h", main="high density")> plot(x1, y1, type="n", main="no plot..
벡터] 외적과 내적 계산 R에서 일반 행렬의 곱은 다음과 같은 방법으로 구할 수 있다. 1. 내적(%*%) > a a [1] 1 2 3 4 5> a %*% a [,1] [1,] 55 2. 외적(%o%)> a %o% a [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 2 3 4 5 [2,] 2 4 6 8 10 [3,] 3 6 9 12 15 [4,] 4 8 12 16 20 [5,] 5 10 15 20 25 외적에서의 가운데 문자는 알파벳 '오(O)' 이다
R에서 누락된 데이터 처리하기 R에서 누락된 데이터는 NA로 표기된다. 이때 누락된 데이터를 제외하고 연산을 하려고 할 때, 사용할 수 있는 방법은 아래와 같다. > mean (x, na.rm = TRUE) 이렇게 하면 NA를 제외하고 연산을 수행하지만, 연산된 벡터의 NA 데이터는 그대로 남아있게 된다.
R 명령어 모음 edit(x) # 데이터 프레임 x 를 수정하는 gui 실행 > names(x) # 변수명을 반환 > colnames(x) # 열의 이름 반환/지정 > rownames(x) # 행의 이름 반환/지정 > rownames(data) = data[,1] # data의 first column 값을 rowname으로 지정 > nrow(x) # 행의 개수 > ncol(x) # 열의 개수 > dim(x) # 행, 열의 차원(dimension)을 반환 > mean(x) # 모든 열의 평균을 구함 > x$a # 데이터 프레임의 a열(벡터)을 추출하여 반환 > attach(x) # 데이터 프레임의 각 변수를 메모리에 로드 > detach(x) # 로드된 변수를 해제 > data[1] = NULL # data의 first ..