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데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.
1. 변속기의 종류(am)에 따라 연비(mpg)의 평균이 달라지는지 검정하시오.
(단, 변속기의 종류에 따라 분산이 다르다고 가정한다.) (3점)
head(mtcars, 3)
t.test(mpg ~ am, data=mtcars)
Welch Two Sample t-test
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실시하여 질병을 예방하는 시스템 1. 질병관리본부 질병관리 시스템
2. 금융감독원 여신 상시 감시 시스템
3. 일본정부의 지능형 교통 정보 시스템
4. 보스턴 시의 공공이벤트 관리 및 안정성 관리 시스템
5. 결론 및 시사점
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데이터세트 아카이빙 기반 공공데이터 개방체계 연구, 명지대학교 기록정보과학전문대학원 논문, 2014.
경기개발연구원, 스마트폰으로 대중교통정보 이용시 年 6,175억 절감, 2011.
권성아 외, 국내 공공데이터 개방현황 및 활용사례 분석, 한국
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data.tistory.com/61
WorkingWithPython, pandas로 결측치 다루기https://workingwithpython.com/howtohandlemissingvaluewithpython/
[빅데이터 통계 R 프로그램(8)] 데이터분석 시작! (05) 연령대와 월급 https://goodthought.tistory.com/57
R 프로그래밍, 상호작용이 있는 다중회귀분
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5, 6, 8, 4, 3, 1, 0
사전분포와 모형이
일 때, 다음의 질문에 답하시오.
(a) 의 사후분포를 수식으로 유도하라.
(b) R을 이용하여 몬테카를로 방법으로 의 사후평균, 사후표준편차, 95% 신용구간을 구하라.
3. 참고문헌
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분석 자체를 진행할 수 없게 된다. 이처럼 R 패키지가 모델 확장 성이 낮다는 단점에 대응하기 위해 등장한 것이 Stan, WinBUGS, JAGS 등의 확률적 프로그래밍 언어라고 할 수 있다.
Stan은 앤드류 겔만, 밥 카펜터, 대니얼 리 등이 2012년부터 깃허브
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데이터에 다음의 모형을 적합하고자 한다.
와 는 i번째 남성의 1라운드와 2라운드 기록을 나타낸다. 다음의 질문에 답하시오.
(a) 위 데이터의 산점도를 그리시오.
(b) 위 모형을 적합하기 위한 스탠과 R 코드를 작성하고, 사후표본을 구
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데이터가 맵리듀스 과정의 input 데이터라면 이후의 맵리듀스 과정은 어떻게 진행될 것인지 단계별로 도시하고 설명하시오. (단, Splitting 단계에서는 문장구조에 상관없이 첫 단어부터 시작하여 세 단어씩 나누어진다고 가정) (9점)
4. R의 ‘r
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데이터(Big Data) 활용단계에 따른 요소기술별 추진동향과 시사점」
한국지역정보개발원(2018)「지방자치단체 빅데이터 분석 사례집」
행정안전부,한국정보화진흥원(2018)「내 삶을 바꾸는 공공 빅데이터」 1. 빅데이터(Big Data)의 개요
1) 빅
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데이터마이닝-분류분석2
https://analysis-flood.tistory.com/45?category=725389 44. 데이터마이닝-분류분석3
https://www.quora.com/Why-decision-trees-are-called-unstable-models Why decision trees are unstable models? 1장 연구과제 3번 (3점)
2장 연구과제 2번 (단, data는 담당교수
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