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R
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Bell연구소에서 개발된 S Language를 기반으로 하여 1993년부터 GNU Project에 입각하여 개발됨.
≪ 표 - 그림 파일 ≫
※ 참고 : 오픈소스기반의 통계언어R과 빅데이터 분석 - NexR
┃ R
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통계적으로 유의미한 차이가 있으면 True가 표시되고, 반대의 경우 False가 표시된다.
분산분석 및 다중비교 수행 결과에 관한 설명은 R에서 수행한 결과와 동일하므로 생략한다.
Python 코드
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formu
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R컴퓨팅」, 한국방송통신대학교 출판문화원, 2020.
심송용, 이윤동, 이은경, 김성수, 「고급R활용」, 한국방송통신대학교 출판문화원, 2015.
윤인성, 「혼자 공부하는 파이썬」, 한빛미디어, 2019.
김형수, 「Step by Step 파이썬 비즈니스 통계분석」,
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R로 읽어 들이고, medals_excel 데이터 프레임을 생성하라.
5) 데이터 프레임 medals와 medals_excel이 동일한 데이터 프레임인지 확인하라.
두 데이터 프레임은 동일한 데이터 프레임이다. 단, writeWorksheetTofile() 함수에 의해 생성된 medals.xls 파일의 경우
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R프로그램의 summary 함수와 유사한 describes 함수를 통해서 모든 변수에 대한 기술통계량을 출력한다. describe 함수는 빈도수(count), 표준편차(std)도 함께 출력해 준다.
데이터에 컬럼의 수가 많을 경우 중간에 있는 변수(컬럼)들의 내용이 \'...\'으
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통계학과, (2005), 논문집
2) 박성현 외 2명, (2000), 한글 SPSS, 자유 아카데미
6. SAS 프로그램
proc ttest data=phone;
set work.phone;
class sex;
var design skill price event company famous as adv;
run;
proc glm data=phone;
class sex;
var s;
run;
proc glm data=phone;
class age;
model s=age;
mean ag
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통계. 학지사
한국환경기술개발원. 1997. 기업환경경영지침연구보고서. 한국환경기술개발원
한국환경정책평가연구원. 1997. 환경문제에 대한 국민, 기업의식조사결과.
환경부. 1999. 환경백서.
환경부. 1999. 환경통계연감
Allenby, Braden R. 1999. Indus
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통계적 요인이 영향력이 있는지 조사하였다.
본 연구를 위해 국내 회계법인에 소속된 회계사 및 임직원 197명을 대상으로 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 개인 커뮤니케이션 스타일은 사교성과 독단성을 기준으로 감정형, 지휘형, 사려형
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R., "Pension Wealth and Individual Saving: Some New Evidence", Journal of Money, Credit and Banking 18, 1986
Gluski, Andres R., The Columbia Journal of World Business, Summer 1994
Grushka, Carlos, "An Overview of the Reformed Pension Systems in Latin America", OECD 2000 Private Pensions Conference N
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통계청 홈페이지 (http://www.nso.go.kr)
포항테크노파크 홈페이지 (
http://www.pohangtp.or.kr) 제1장 서론
제2장 지역혁신체제의 이론적 배경 및 국내외 정책사례
제1절 지역혁신체제의 개념 및 특성
제2절 국내외 지역혁신체제 관련 정책
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통계 직무에서 가장 중요하다고 생각합니다. 데이터 오류 하나도 시장 신뢰 훼손으로 연결될 수 있기 때문입니다. 이를 위해 대학과 인턴십에서 데이터 전처리 및 검증 과정을 반복하며 꼼꼼함을 기르려 노력했습니다. R, Python 등 통계 분석
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통계프로그램으로 널리 알려진 R 패키지나 SAS, SPSS 등도 사용하지만, 각 기업에서 자체솔루션을 개발하여 그것을 이용해, 자회사에 맞춰 편리하게 업무를 수행하는 추세입니다. 그래서 저도 나중에는 제가 회사에서 쌓은 노하우와 기술력을
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, 실험계획법, 다변량 분석 등의 주요 과목들을 충실히 이수하며, 학문의 기초를 탄탄히 다지고자 합니다.
아울러서 현재 급변하는 데이터 환경에 발맞추어 Python, R, SQL, SAS 등 통계 분석 소프트웨어와 프로그래밍 언어를 능숙하게 다루는 능
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R을 활용해 데이터 전처리, 기술통계 분석, 상관분석을 수행하고 간단한 회귀 모형을 세워보았었는데 이 과정에서 단순히 분석 결과를 도출하는 것보다, 데이터를 정제하고 시각화하며 결과를 해석하고 설명하는 과정의 중요성을 절실히 깨
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R프로그래밍을 이용하여 새로운 모델을 만들어 기존에 찾지 못했던 새로운 정보를 얻겠습니다. 리서치에 관심이 있다는 것은 정확한 분석력과 세심함, 꼼꼼함이 필요하다고 생각합니다. 언제나 처음과 같은 열정을 가지고 창조적인 인재가
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