다음과 같은 날씨가 있다고 가정해봅시다. 비가 조금이라도 온 날을 1로 보구요.. 맑은 날을 0이라고 해보죠.. 그리고 나서 일정 기간의 데이터를 보고 앞으로 비가 올지 안올지를 예측해 보는 겁니다. 먼저 위의 날씨를 R의 벡터로 표시하면 다음과 같이 할 수 있을 것입니다. 앞으로의 날씨를 예측하는 부분의 알고리즘은 여기에서는 쉽게 다수결로 한다고 생각해 보겠습니다. k라는 수를 정하고, k값이 3이면 이전 3일 데이터를 가지고 1과 0중 더 많이 나온 것을 보고, 그날의 날씨를 예측해 보는 것이죠. 위 예에서는 1일에서 3일까지의 (0, 1, 1) 세개를 보고 1이 많으므로, 4일째도 1이 나온다고 예측한다는 것이죠. (즉, 비가 온다는 것입니다.) 한번 더 생각해볼까요? k값이 5이고, 위 그림의 9..
R에 대한 기본 실행 방법부터 간단한 사용법까지 정리해보려고 합니다. R 실행 R을 실행하는 방법은 인터렉티브 모드와 배치 모드의 두 가지가 있습니다. 앞으로의 예제들은 모두 인터렉티브 모드에서 실행하겠지만, 실제 환경에서는 경우에 따라 배치 모드를 활용할 필요도 있으므로 두 가지 실행 방법을 먼저 정리해 보려고 합니다. 인터렉티브 모드 R 설치와 관련해서 "데이터 통계 분석을 위한 R 설치"에서 정리해놨으니 참고하기 바랍니다. R이 설치되어 있는 경우, 리눅스/윈도우/맥 어디에서든 터미널에서 R을 입력하면 인터렉티브 모드를 시작할 수 있습니다. 또는 윈도우나 맥의 경우에는 R 아이콘을 더블클릭해서 실행할 수도 있습니다. 그럼 인터렉티브 모드에서 간단한 예제를 테스트해보도록 하죠. rnorm()은 랜덤하..
평균(average)이란 것은 워낙 많이 사용해서 잘 알고 있다고 생각하기 쉽습니다. 학교 성적의 평균, 제품의 평균 가격 등 실생활에서도 많이 사용하기 때문이죠. 그런데 평균(average)에도 우리가 알고 있는 평균값(mean)이외에도 다른 종류의 평균이 존재합니다. 통계에서 평균을 나타낼 때는 산술평균(mean), 중앙값(median), 최빈값(mode) 등을 사용합니다. 이 세 가지는 모두 자료의 중심을 나타내지만 계산 방법과 활용 목적이 다릅니다. 이번 글에서는 mean, median, mode의 뜻과 차이를 간략하게 정리해 보도록 하죠. 구분영어구하는 방법적합한 경우산술평균Mean모든 값을 더한 후 개수로 나눔값이 고르게 분포할 때중앙값Median크기순으로 정렬한 가운데 값극단값이 있을 때최빈..