#acl +All:read
#format wiki
#language ko
#pragma description 기초의학통계학 및 실험;
= R Basic =

== 기본 of 기본 ==
R을 설치하면 가지고 놀 수 있는 [[https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/00Index.html|datasets]]가 기본으로 설치된다. [[https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/00Index.html|한번 들여다보자]]
 * [[https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/trees.html|trees]] (벗나무의 직경, 높이, 부피)
 * [[WikiPedia:Iris flower data set]] (붓꽃 길이)
 * [[https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/ChickWeight.html|ChickWeight]] (병아리 몸무게)
 * [[https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/Loblolly.html|Loblolly]] (Loblolly 소나무 높이)
 * [[https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/Orange.html|Orange]] (오렌지 나무 직경)

=== trees dataset ===
 * 벗나무 31그루의 직경, 높이, 부피를 구한 데이타이다.
{{{#!highlight r
# trees란 무엇인가!
?trees

# trees 데이타를 화면에 띄워보자
trees # 혹은 print(trees)

# data size(dimension)을 확인해보자.
dim(trees)

# 31 x 3 개의 숫자를 한번에 보려니 눈에도 안 들어오고 의미없다. 일부만 화면에 띄워보자.
head(trees) # 첫 6개의 data point만 화면에 출력
head(trees,10) # 첫 10개의 data point만 화면에 출력
tail(trees,4) # 마지막 4개의 data point만 화면에 출력

# 데이타의 평균, 최상값, 최소값, 중간값, 상위 25% 값, 하위 25% 값을 보고 싶다면,
summary(trees)

# 나무 높이의 평균, 최상값, 최소값, 중간값, 상위 25% 값, 하위 25% 값을 따로 보고 싶다면,
mean(trees$Height) # mean(trees) 은 어떤 결과가 나오나?
max(trees$Height) # max(trees) 은 어떤 결과가 나오나?
min(trees$Height) # min(trees) 은 어떤 결과가 나오나?
quantile(trees$Height) # quantile(trees) 은 어떤 결과가 나오나?

# 아몰랑 그림으로 보여줘
boxplot(trees)

# 통계 계산값 말고, 모든 data point를 다 xy 평면에 찍어줘
plot(trees)

# 특별히 Girth 대비 Volume만 따로 xy 평면에 보여주되, xy 둘다 log scale 로 보겠어
plot(Volume ~ Girth, data = trees, log = "xy")
plot(trees$Girth, trees$Volume, log = "xy") # trees 데이타의 컬럼 이름을 이렇게 지정할 수도 있음
plot(trees[,1], trees[,3], log = "xy") # trees 데이타의 컬럼 번호를 지정할 수도 있음

## Tip:
## data[row 번호, col 번호] 와 같이 data point의 index로 지정가능
## 여러개의 숫자(혹은 문자)를 묶을 때는 c( , , ) 혹은 c( : ) 형식을 사용함
trees[c(3:10), c(1,3)]
plot(trees[c(3:10), c(1,3)])

## 궁극의 Tip:
## Console에서 위화살표 키를 누르면 전에 쳤던 명령문이 복사된다.
## #이후의 문장은 실행이 안 된다. 메모/도움말 용도로 사용하자
}}}

=== iris dataset ===
 * [[WikiPedia:Iris (plant)|붓꽃]] 150송이의 꽃받침 길이(Sepal.Length), 꽃받침 너비(Sepal.Width), 꽃잎 길이(Petal.Length), 꽃잎 너비(Petal.Width), 종(Species)을 조사한 데이터이다.
 * 생물학자&통계학자인 [[WikiPedia:Ronald Fisher]]의 1936년 [[WikiPedia:Linear discriminant analysis]]에 관한 논문에 등장한 이후로 [[WikiPedia:Multivariate statistics]]의 표준 예제 데이타로 자주 인용된다.

{{{#!highlight r
# 다음을 실행 해 보자
iris
dim(iris) # data size(dimension)을 확인해보자.
head(iris) # 첫 6개의 data point만 화면에 출력
tail(iris,5) # 마지막 5개의 data point만 화면에 출력
summary(iris)
boxplot(iris)
plot(iris) # scatter plot

# Species에 따라 다른 색을 칠하면 보기 편하다
plot(iris, col=c('red','blue','green3')[unclass(iris$Species)])

# 특정 측정값, 예를 들어 Petal.Length vs. Sepal.Length 만 보고 싶다면,
plot(Sepal.Length ~ Petal.Length, data = iris, col=c('red','blue','green3')[unclass(iris$Species)] )
plot(iris$Petal.Length, iris$Sepal.Length)

# 한동안 iris 데이타 가지고 놀 것 같으면 미리 선언할 수 있다.
attach(iris) # 앞으로 언급 안 하면 data = iris 라는 뜻임
plot(Petal.Length, Sepal.Length, col=c('red','blue','green4')[unclass(Species)])
plot(Sepal.Length ~ Petal.Length, col=c('red','blue','green4')[unclass(Species)])
detach(iris) # iris 놀이 끝
}}}

=== ChickWeight ===
병아리 50마리를 대상으로 조사한 다이어트별 성장 속도를 조사한 데이타이다.
 * weight: 병아리 몸무게 (numeric 데이타, gram)
 * Time: 나이 (numeric 데이타, days)
 * Chick: 병아리 일련번호 (ordered factor)
 * Diet: 다이어트 종류 (factor)

{{{
과제: ChickWeight 데이타를 이용하여, 다이어트 종류별로 다른 색을 사용하여, 시간 vs 몸무게 그래프를 그려라.
}}}

== 중간고사 문제풀이 in R ==
{{{#!highlight r
library(foreign)
datafile <- file.choose()

df <- read.spss(datafile, to.data.frame=TRUE)

colnames(df)

plot(df$age)

hist(df$age)

hist(df$edu)

}}}

-----
<<Navigation(siblings,1)>>