데이터분석

list.files() //현재 디렉토리 내 모든 파일 출력하기data = read.table('파일경로',header=TRUE,sep='\\t')dim(data)View(data)install.packages("haven")library(haven)data = rea

연속형 변수 분석 결측값 없애기 범주형 변수 분석 aggregate merge 하기 t.test

shapiro.test(data$weight) bartlett.test(weight~group, data=data) out = aov(weight~group, data=data)summary(out)TukeyHSD(out)plot(TukeyHSD(out))out2 =

상관관계 분석은 두 변수가 모두 연속형인 경우 사용한다. 모수적 방법으로는 pearson correlation, 비모수적 방법으로는 spearman correlation을 사용한다.plot(cars) plot(dist ~ speed, data = cars) plot(s

회귀 분석: '기울기가 0이 아니다'를 주장하는 것.(베타가 0이 아니다를 주장)종속변수: 연속형독립변수: 연속형data = PlantGrowthView(data)data$gr = ifelse(data$group =="ctrl",0,1) plot(weight ~ gr,

데이터 mtcars를 이용하여 다중회귀분석을 해보자.plot(input$wt,input$mpg) plot(input)a = cor(input$mpg, input$wt) a a^2 \`\`\`var.test(mpg ~ vs, data=input, conf.level=0.

https://bioinformaticsandme.tistory.com/296 참고a4 = CrossTable(b$obstruct, b$status)a4chisq.test(b$obstruct,b$status)freq(b$obstruct)freq(b$perfor