[기초] 2. [R]줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림
## 작성일: 2017-09-21## 작성자: 춤추는초코칩## 줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림 ## 1. 줄기-잎 그림(Stem-Leaf Plot)x = runif(100,0,1)stem(x)# 도수가 68개를 초과하면 '+' 기호 뒤에 숫자로 표현됨x = runif(1500,0,1)stem(x) ## 2. 히스토그램(Histogram)x = rnorm(1000,0,1)par(mfrow = c(1,2))# y축이 도수hist(x, freq=TRUE, main="hist(x, freq=TRUE)")# y축이 상대도수hist(x, freq=FALSE, main="hist(x, freq=FALSE)")# 막대너비 지정hist(x, freq=TRUE, breaks=seq(-4,4,0.1), main="hi..
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[기초] 1. [R]대푯값, 퍼짐, 분포의 형태
평균이 10이고, 분산이 1인 정규분포에서 1만개를 샘플링하여 대푯값, 퍼짐, 분포의 형태를 구하는 방법에 대해 알아보자.조화평균, 기하평균, 왜도, 첨도 계산을 위해 "psych" 패키지가 필요# install.packages("psych")## psych: 기하평균,조화평균,왜도,첨도library(psych)x = 기하평균 >= 조화평균- 중앙값(median), 중위수- 최빈값(mode), 내장함수가 없어 사용자 함수정의 후 사용하기- 절사평균(trimmed mean)##대표값#산술평균, 일반적인 평균은 산술평균을 의미mean(x)#기하평균{psych}geometric.mean(x)#조화평균{psych}harmonic.mean(x)#중앙값, 중위수median(x)#최빈값, 사용자 함수정의 후 사용하기..
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15. [R] 시계열분석 모형 식별, 검진 및 예측 예제
1. 식별## ACF, PACF 그리기par(oma=c(0,0,5,0))par(mfrow = c(1,2))acf(diff(log_df_ts),lag=36, main="ACF of diff(log(value))", ylab="", xlab="Lag")pacf(diff(log_df_ts), lag=36, main="PACF of diff(log(value))", ylab="", xlab="Lag")mtext(" ACF, PACF of Starbucks's Stock(2000.01~2017.08)",outer=TRUE,cex=2)* 모두 시차에서 절단된 것으로 판단하고 ARIMA(0,1,0) fit1
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