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r 분산분석 예제

r 분산분석 예제

물론 일반 모집단에 무한한 수의 다른 값이 포함되어 있기 때문에 반올림의 대상이 되지 않는 한 우연히 두 개의 동일한 법선 값을 선택할 확률은 0에 가까워집니다. 이 경우 주파수 분포(예: 위 참조)는 다각형이므로 모든 모드의 높이(f = 1)가 같으며 결과는 일변량 플롯 또는 러그플롯과 동일합니다. 둥근 큰 샘플은 히스토그램과 같은 결과를 생성하지만 반올림이 고르지 않은 경우 이러한 플롯은 오해의 소지가 있습니다. 충분히 많은 클래스 간격을 감안할 때 히스토그램은 값이 묶여 있는 경우가 아니면 최대 n 모드까지 유지됩니다. 나는 R의 기능의 아주 작은 부분을 보여주기 위해 간단한 “안녕하세요 세계”프로그램을 함께 넣어했습니다. 이 가상의 예에서는 다음 블록버스터 프로젝트를 계획하는 영화 제작자라고 가정합니다. 분명히 수익을 극대화하는 데 관심이 있지만, 오늘은 새로운 접근 방식을 취하기로 결정합니다 – 데이터를 사용하여 영화를 성공으로 만드는 것을 찾으십시오. 이 장에서는 시각화 및 변환을 사용하여 체계적인 방식으로 데이터를 탐색하는 방법, 통계학자가 탐색 데이터 분석을 호출하는 작업 또는 EDA를 짧게 호출하는 방법을 보여 줍니다. EDA는 반복주기입니다. 사용자: ddR은 분산 데이터 형식(예: rbind 및 tail)에 대한 많은 기본 함수를 다시 구현합니다. ddR은 HP가 소유한 버티카 애널리틱스 그룹이 작성합니다.

R을 사용하여 분산 컴퓨팅을 위한 플랫폼을 제공하는 HP의 분산 R과 함께 작동하도록 작성되었습니다. geom_point()를 사용하여 산점도를 그리는 두 연속 변수 간의 공동 변형을 시각화하는 한 가지 좋은 방법을 이미 보았습니다. 포인트의 패턴으로 동변을 볼 수 있습니다. 예를 들어 다이아몬드의 캐럿 크기와 가격 간의 지수 관계를 볼 수 있습니다. EDA는 항상 데이터의 품질을 조사해야 하기 때문에 질문이 플래터에 전달되더라도 데이터 분석에서 중요한 부분입니다. 데이터 정리는 EDA의 한 응용 프로그램일 뿐입니다. 데이터 정리를 수행하려면 시각화, 변환 및 모델링과 같은 EDA의 모든 도구를 배포해야 합니다. 또한 R 사용자의 요구가 변화하고 있으며 이는 부분적으로 빅 데이터로 인해 변화하고 있습니다. 이제 데이터 과학자는 실험을 실행하고 훨씬 더 큰 데이터 집합을 분석하고 탐색할 수 있어야 하며, 이 경우 계산을 실행하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 예비 분석의 유체 특성으로 인해 이것은 큰 장애물이 될 수 있습니다. 같은 이유로 낮은 수준의 고려 사항에 대해 너무 열심히 생각할 필요 없이 병렬 코드를 작성할 수 있어야 하며 쓰기가 빠를 뿐만 아니라 읽기 쉽도록 해야 합니다.