https://wikidocs.net/33591여기서 데이터 다운로드odds ratio가 1을 포함하지 않음 따라서 유의하다1.234배 더 이직할 확률이 높다.세개 전부 odds ratio가 1을 포함하지 않는다.월급을 많이 받는 사람에 비해 중간정도 받는사람

ifelse ( 조건, True일 때 리턴할 값, False일 때 리턴할 값)library(tidyverse)a = read_spss("C:/data/HN22_ALL1/HN22_ALL.sav")aa = data.frame(a)b = aac("sex", "age", HE

여러개의 t-검정을 시행하는 것 보다 anova검정을 하는 것이 효율적이다.anova검정은 그룹 간의 분산이 같다는 가정하에 시행됨따라서 전처리로 그룹간의 분산이 동일한지 확인해주는 bartlett.test()를 먼저 시행!var.test()는 두 그룹 간의 분산만 비

summary()로 결측치가 몇개인지 확인할 수도 있다.is.na( ) : 결측치를 true, false로 나타내는 함수na.omit() : 결측치 처리하기(but 결측치를 전부 없애기 때문에 결측치 제거과정에서 가장 마지막에 시행해야된다)qqnorm(수치형데이터)//

통계량 평균 중앙값 분산 ![](https://velog.velcdn.com/images/shining-b-02/post/5ab9996d-0e49

문제 정의와 데이터 수집 데이터 정리 및 시각화 범주형 데이터의 도수분포표 ![](https://velog.velcdn.com/images/shin

수치형 데이터의 도수 분포표 히스토그램 박스 플롯 ![](https://velog.velcdn.com/images/shining-b-02/post/7c

spss 파일 불러오기library(haven)sas 파일 불러오기data=read_sas("읽고자하는 파일위치/파일명.sav")

연산자 변수와 할당문 ![](https://velog.velcdn.com/images/shining-b-02/post/0d8ac1ad-57f9-490d-a

설명: 사용자의 일상 데이터를 분석하여 정신 건강 상태를 실시간으로 모니터링하는 플랫폼. AI를 통해 사용자의 감정 상태와 스트레스 지수를 평가하고, 필요시 상담이나 맞춤형 치료 프로그램을 추천합니다. 예를 들어, 음성 분석, 대화 패턴 분석, 웨어러블 기기를 통한 심

안녕하세요 얼리어닷터 1기 박창현입니다.이번 퀘스트B는 일상 속에서 에이닷을 활용해 보는 것인데요 https://www.bbc.com/korean/articles/c4nylqd7p7wo저는 이 기사를 보고 에이닷의 멀티 LLM을 활용해서 저의 감정분석과 멘탈

이번에 SKT 얼리어닷터 1기로 활동하게되었습니다.