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R Basic

기본 of 기본

R을 설치하면 가지고 놀 수 있는 datasets가 기본으로 설치된다. 한번 들여다보자

trees (벗나무의 직경, 높이, 부피)
Iris flower data set (붓꽃 길이)
ChickWeight (병아리 몸무게)
Loblolly (Loblolly 소나무 높이)
Orange (오렌지 나무 직경)

trees dataset

벗나무 31그루의 직경, 높이, 부피를 구한 데이타이다.

   1 # trees란 무엇인가!
   2 ?trees
   3 
   4 # trees 데이타를 화면에 띄워보자
   5 trees # 혹은 print(trees)
   6 str(trees)
   7 table(trees)
   8 
   9 # data size(dimension)을 확인해보자.
  10 dim(trees)
  11 
  12 # 31 x 3 개의 숫자를 한번에 보려니 눈에도 안 들어오고 의미없다. 일부만 화면에 띄워보자.
  13 head(trees) # 첫 6개의 data point만 화면에 출력
  14 head(trees,10) # 첫 10개의 data point만 화면에 출력
  15 tail(trees,4) # 마지막 4개의 data point만 화면에 출력
  16 
  17 # 데이타의 평균, 최상값, 최소값, 중간값, 상위 25% 값, 하위 25% 값을 보고 싶다면,
  18 summary(trees)
  19 
  20 # 나무 높이의 평균, 최상값, 최소값, 중간값, 상위 25% 값, 하위 25% 값을 따로 보고 싶다면,
  21 mean(trees$Height) # mean(trees) 은 어떤 결과가 나오나?
  22 max(trees$Height) # max(trees) 은 어떤 결과가 나오나?
  23 min(trees$Height) # min(trees) 은 어떤 결과가 나오나?
  24 quantile(trees$Height) # quantile(trees) 은 어떤 결과가 나오나?

숫자보다 그림이 데이타를 한눈에 파악하기 편하다.

   1 boxplot(trees)
   2 
   3 # 통계 계산값 말고, 모든 data point를 다 xy 평면에 찍어줘
   4 plot(trees)
   5 
   6 # 특별히 Girth 대비 Volume만 따로 xy 평면에 보여주되, xy 둘다 log scale 로 보겠어
   7 plot(Volume ~ Girth, data = trees, log = "xy")
   8 # trees 데이타의 컬럼 이름을 지정하는 방법
   9 plot(trees$Girth, trees$Volume, log = "xy")
  10 # trees 데이타의 컬럼 번호를 지정하는 방법
  11 plot(trees[,1], trees[,3], log = "xy")
  12 
  13 trees[c(3:10), c(1,3)]
  14 plot(trees[c(3:10), c(1,3)])

Tip:

data[row 번호, col 번호] 와 같이 data point의 index로 지정가능
여러개의 숫자(혹은 문자)를 묶을 때는 c( , , ) 혹은 c( : ) 형식을 사용함

궁극의 Tip:

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

iris dataset

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 Ronald Fisher의 1936년 Linear discriminant analysis에 관한 논문에 등장한 이후로 Multivariate statistics의 표준 예제 데이타로 자주 인용된다.

   1 # 다음을 실행 해 보자
   2 iris
   3 dim(iris) # data size(dimension)을 확인해보자.
   4 head(iris) # 첫 6개의 data point만 화면에 출력
   5 tail(iris,5) # 마지막 5개의 data point만 화면에 출력
   6 summary(iris)
   7 boxplot(iris)
   8 plot(iris) # scatter plot
   9 
  10 # Species에 따라 다른 색을 칠하면 보기 편하다
  11 plot(iris, col=c('red','blue','green3')[unclass(iris$Species)])
  12 
  13 # 특정 측정값, 예를 들어 Petal.Length vs. Sepal.Length 만 보고 싶다면,
  14 plot(Sepal.Length ~ Petal.Length, data = iris, col=c('red','blue','green3')[unclass(iris$Species)] )
  15 plot(iris$Petal.Length, iris$Sepal.Length)
  16 
  17 # 한동안 iris 데이타 가지고 놀 것 같으면 미리 선언할 수 있다.
  18 attach(iris) # 앞으로 언급 안 하면 data = iris 라는 뜻임
  19 plot(Petal.Length, Sepal.Length, col=c('red','blue','green4')[unclass(Species)])
  20 plot(Sepal.Length ~ Petal.Length, col=c('red','blue','green4')[unclass(Species)])
  21 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.

Birthday Paradox

Birthday Paradox: 23명이 모이면 그 안에 생일이 같은 사람이 존재할 확률은 50% 이상이다.

2014 FIFA 월드컵 본선 진출 32팀(각 팀 23명) 중 생일이 같은 멤버가 있던 팀은 16팀이었음 (BBC)
참고자료

계산해보자

365개의 공을 중복 가능하게 뽑을 때, 같은 공이 나올 확률 문제이다.
같은 공이 나올 확률은 (1 - 다른 공이 나올 확률) 이다.
다른 공이 나올 확률은 횟수를 거듭할수록 1/365 씩 줄어든다.
n 번째까지 모두 다른 공이 나올 확률은 각 회당 다른 공이 나올 확률의 누적곱이다.

   1 person <- 23
   2 odd <- 1.0
   3 
   4 for (n in 2:person) {
   5   odd = odd * (366 - n) / 365
   6   print((1-odd) * 100)
   7 }

참고로 python이라면 이렇게 쓴다

   1 person = 23
   2 odd = 1.0
   3 
   4 for n in range(2,person+1):
   5     odd = odd * (366 - n)/365
   6     print (1-odd) * 100

수학이 어려우면 무식한 시뮬레이션으로 알아볼 수도 있다 (brute force algorithm)

함수를 하나 만들어서 birthday라고 이름을 붙힌다.
birthday 함수는 nPeople, num 두 가지 변수를 input으로 받는다.
input value를 생략하면 두 변수의 default값은 각각 23, 1000이다.
함수가 하는 일은 1에서 365 사이에서 중복허용으로 nPeople 개의 숫자를 고른 후, 그 중 중복이 있는지를 판단하는 것을 num번 반복하여, 그 중 몇 %에서 중복이 있는지 출력한다.

   1 birthday <- function(nPeople = 23, num = 1000) {
   2   data <- rep(NA,num)
   3   for (i in 1:num) {
   4     thisGroup <- sample(1:365, nPeople, replace = TRUE)
   5     data[i] <- sum(duplicated(thisGroup)) > 0
   6   }
   7   print(sum(data)/num)
   8 }
   9 birthday()
  10 birthday(nPeople = 30, num =10000)

for-loop으로 구성된 코드는 가독성(human readability)은 좋지만 처리속도는 불리하다.

R에서는 for-loop대신 sapply 함수가 선호된다. sapply(이 숫자들을, function(x)에 넣어라) 라는 뜻이다.

   1 birthdays <- sapply(1:10000, function(x){sample(1:365, 23, replace = TRUE)})
   2 sum(sapply(1:10000, function(x) sum(duplicated(birthdays[,x])) > 0))
   3 
   4 # nice one-liner
   5 birthdays <- function(x){sum(duplicated(sample(1:365, 23, replace = TRUE)))>0}
   6 sum(sapply(1:10000, birthdays))

과제: 어느 모임에서 생일이 같은 사람이 있을 확률이 99% 이상이 되려면 모임이 몇 명이어야 될까?

-  ⇤ ← 2018-10-24 19:25:02에 수정된 1번째 판 → 
  크기: 5238
  수정한 사람: gehoon
  설명:
+   ← 2018-10-29 19:20:07에 수정된 2번째 판 → ⇥
  크기: 7797
  수정한 사람: gehoon
  설명:
-지워진 줄은 이렇게 표시됩니다.
+추가된 줄은 이렇게 표시됩니다.
 줄 23:
+str(trees)
table(trees)
-줄 40:
+줄 42:
+}}}
-줄 41:
+줄 44:
-# 아몰랑 그림으로 보여줘
+숫자보다 그림이 데이타를 한눈에 파악하기 편하다.
{{{#!highlight r
-줄 49:
+줄 53:
-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
+# trees 데이타의 컬럼 이름을 지정하는 방법
plot(trees$Girth, trees$Volume, log = "xy")
# trees 데이타의 컬럼 번호를 지정하는 방법
plot(trees[,1], trees[,3], log = "xy")
-줄 52:
+줄 58:
-## Tip:
## data[row 번호, col 번호] 와 같이 data point의 index로 지정가능
## 여러개의 숫자(혹은 문자)를 묶을 때는 c( , , ) 혹은 c( : ) 형식을 사용함
-줄 57:
+줄 60:
+}}}
Tip:
 * data[row 번호, col 번호] 와 같이 data point의 index로 지정가능
 * 여러개의 숫자(혹은 문자)를 묶을 때는 c( , , ) 혹은 c( : ) 형식을 사용함
-줄 58:
+줄 65:
-## 궁극의 Tip:
## Console에서 위화살표 키를 누르면 전에 쳤던 명령문이 복사된다.
## #이후의 문장은 실행이 안 된다. 메모/도움말 용도로 사용하자
}}}
+궁극의 Tip:
 * Console에서 위화살표 키를 누르면 전에 쳤던 명령문이 복사된다.
 * #이후의 문장은 실행이 안 된다. 메모/도움말 용도로 사용하자
-줄 102:
+줄 108:
-== 중간고사 문제풀이 in R ==
+<<Include(../MidTerm)>>

== Birthday Paradox ==
[[WikiPedia:Birthday Paradox]]: 23명이 모이면 그 안에 생일이 같은 사람이 존재할 확률은 50% 이상이다.
 * 2014 FIFA 월드컵 본선 진출 32팀(각 팀 23명) 중 생일이 같은 멤버가 있던 팀은 16팀이었음 ([[http://www.bbc.co.uk/news/magazine-27835311|BBC]])
 * [[http://betterexplained.com/articles/understanding-the-birthday-paradox/|참고자료]]

계산해보자
 * 365개의 공을 중복 가능하게 뽑을 때, 같은 공이 나올 확률 문제이다.
 * 같은 공이 나올 확률은 (1 - 다른 공이 나올 확률) 이다.
 * 다른 공이 나올 확률은 횟수를 거듭할수록 1/365 씩 줄어든다.
 * n 번째까지 모두 다른 공이 나올 확률은 각 회당 다른 공이 나올 확률의 누적곱이다.
-줄 104:
+줄 121:
-library(foreign)
datafile <- file.choose()
+person <- 23
odd <- 1.0
-줄 107:
+줄 124:
-df <- read.spss(datafile, to.data.frame=TRUE)
+for (n in 2:person) {
  odd = odd * (366 - n) / 365
  print((1-odd) * 100)
}
}}}
-줄 109:
+줄 130:
-colnames(df)
+참고로 python이라면 이렇게 쓴다
{{{#!highlight python
person = 23
odd = 1.0
-줄 111:
+줄 135:
-plot(df$age)
+for n in range(2,person+1):
    odd = odd * (366 - n)/365
    print (1-odd) * 100
}}}
-줄 113:
+줄 140:
-hist(df$age)
+수학이 어려우면 무식한 시뮬레이션으로 알아볼 수도 있다 (brute force algorithm)
 * 함수를 하나 만들어서 birthday라고 이름을 붙힌다.
 * birthday 함수는 nPeople, num 두 가지 변수를 input으로 받는다.
 * input value를 생략하면 두 변수의 default값은 각각 23, 1000이다.
 * 함수가 하는 일은 1에서 365 사이에서 중복허용으로 nPeople 개의 숫자를 고른 후, 그 중 중복이 있는지를 판단하는 것을 num번 반복하여, 그 중 몇 %에서 중복이 있는지 출력한다.
{{{#!highlight r
birthday <- function(nPeople = 23, num = 1000) {
  data <- rep(NA,num)
  for (i in 1:num) {
    thisGroup <- sample(1:365, nPeople, replace = TRUE)
    data[i] <- sum(duplicated(thisGroup)) > 0
  }
  print(sum(data)/num)
}
birthday()
birthday(nPeople = 30, num =10000)
}}}
-줄 115:
+줄 158:
-hist(df$edu)
+for-loop으로 구성된 코드는 가독성(human readability)은 좋지만 처리속도는 불리하다.
 * R에서는 for-loop대신 sapply 함수가 선호된다. sapply(이 숫자들을, function(x)에 넣어라) 라는 뜻이다.
{{{#!highlight r
birthdays <- sapply(1:10000, function(x){sample(1:365, 23, replace = TRUE)})
sum(sapply(1:10000, function(x) sum(duplicated(birthdays[,x])) > 0))
-줄 117:
+줄 164:
+# nice one-liner
birthdays <- function(x){sum(duplicated(sample(1:365, 23, replace = TRUE)))>0}
sum(sapply(1:10000, birthdays))
}}}

{{{
과제: 어느 모임에서 생일이 같은 사람이 있을 확률이 99% 이상이 되려면 모임이 몇 명이어야 될까?