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c(\'Ozone\', \'Solar.R\', \'Wind\', \'Temp\'))
pairs(data) # 산점도 행렬(\'Ozone\', \'Solar.R\', \'Wind\', \'Temp\')
panel.hist <- function(x, ...) # 대각선에 삽입할 히스토그램
{
usr <- par(\"usr\")
on.exit(par(usr))
par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) )
h <- hist(x, plot = FALSE)
breaks <- h
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프로그래밍 언어라고 할 수 있다.
Stan은 앤드류 겔만, 밥 카펜터, 대니얼 리 등이 2012년부터 깃허브에서 개발하고 있는 확률적 프로그래밍언어이다. WinBUGS나 JAGS처럼 사후분포에서 표본을 추출한다. R인터페이스인 rstan과 함께 python과 matlab
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(연습문제 1번) R을 사용하여 다음의 자료로 3개의 열을 갖는 데이터프레임을 만드시오 (이때 각 변수 의 이름은 name, height, weight로 한다). 이 자료에서 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)만 배열로 추출하시오.
x1 <- c("kim", "lee"
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c("yellow", "green")) 1. R datarium 패키지에 내장된 jobsatisfaction 데이터셋은 남녀 58명의 성별(gender), 교육수준(education_level), 직업만족도점수(score)의 데이터를 포함하고 있다. 이 데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.
1-(1) 직업만족도점수
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c:/data/final’를 생성하고 이를 기본경로로 지정하시오. (2점)
①코드 ②결과 ③설명
2) R에 내장되어 있는 Seatbelts데이터의 기술통계량을 출력하시오. 필요하면 변수의 속성을 변경하고 출력하시오. (2점)
①코드 ②결과 ③설명
3) 위의 작
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c("kim", "lee", "park")
x2 <- c(170, 160, 180)
x3 <- c(60, 55, 75)
df <- data.frame(name=x1, height=x2, weight=x3) 1. 교재 연습문제 3장(p. 73) ? 1번, 2번, 3번 (배점 9점)
2. 교재 연습문제 4장(p. 100) - 7번, 8번, 9번 (배점 9점)
3. 교재 연습문제 8장(p. 268)
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c("kim", "lee", "park")
x2 <- c(170, 160, 180)
x3 <- c(60, 55, 75)
df <- data.frame(name=x1, height=x2, weight=x3) 1. 교재 연습문제 3장(p. 73) ? 1번, 2번, 3번 (배점 9점)
2. 교재 연습문제 4장(p. 100) - 7번, 8번, 9번 (배점 9점)
3. 교재 연습문제 8장(p. 268)
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방송통신대학교출판부
2. 이정명 외, 2013,『채소학 총론』, 향문사
3. 엽채류, 2017, 농촌진흥청 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 채소의 구분 : 지상부와 지하부
2. 채소의 지하부와 지상부의 생장 관계
1) 엽채류 사례
2) 근채류 사례
3)
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C: Computing, Communication, Connectivity(접속), Contents, Calm(고요함)
- 5ANY: any time, any where, any network, any device(장치), any service
유비쿼터스 환경
유비쿼터스 컴퓨팅의 전개 양상
※ 위 그림의 노란색이 사람임
5. 유비쿼터스의 기본개념 (중요★★★)
- 상
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C world look like?\"
링크: https://youtu.be/uynhvHZUOOo?si=tCR0RSbyfq-relmJ
제작 및 제공한 주체: The Economist
조회수: 380만회
방영 일자: 2년 전
프로그램 시간 길이: 16분 23초
이 영상은 전 세계 평균 기온이 산업화 이전 수준보다 3도 상승할 경우 발생할 수 있
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