오픈 통계 패키지

BitStat2

1 데이터

연속형 분포

연속확률분포를 시각화하고 상호작용하는 Shiny 애플리케이션과 관련 코드를 설명합니다.

이산형 분포

이산확률분포를 시각화하고 상호작용하는 Shiny 애플리케이션과 관련 코드를 설명합니다.

연속형 분포 적합

사용자가 선택한 데이터에 대해 연속확률분포의 적합도를 분석하고 시각화할 수 있는 도구입니다. 이 애플리케이션을 통해 통계학적 분석을 수행하고 결과를 실시간으로 탐색할 수 있습니다.

2 EDA

기술통계 개념 이해

1~100 사이 난수를 뽑아 기술통계를 구하고 시각화를 통해 개념을 확실히 이해할 수 있다.

다변량 기술통계

내장 데이터셋과 외부 CSV 파일에서 범주형, 숫자형을 인식하고 변수 유형에 맞춰 적절한 기술통계를 계산하고 시각화할 수 있다.

단변량 기술통계

내장 데이터셋과 외부 CSV 파일에서 단변량 변수를 선택하면 범주형, 숫자형을 인식하고 변수에 따라 적절한 기술통계를 계산하고 시각화할 수 있다.

3 시각화

그래프 문법

팔머펭귄 데이터셋 영문 csv 파일 혹은 한국 R 사용자회에서 한글로 번역한 csv 다운로드 받아 사용한다.

데이터 시각화

팔머펭귄 데이터셋 영문 csv 파일 혹은 한국 R 사용자회에서 한글로 번역한 csv 다운로드 받아 사용한다.

4 통계검정

단일 평균 가설 검정

모평균(\(\mu\))에 대한 가설검정은 모집단 분산을 알고 있는 경우와 그렇지 않는 경우로 나눠진다. 만약, 모집단 분산을 알고 있는 경우에는 z-검정을 사용하고, 모집단 분산을 모르는 경우에는 t-검정을 사용한다. 단, 모집단 분산을 알지 못하더라도 표본크기(\(n\))가 30 이상이면 z-검정을 사용할…

단일 비율 가설 검정

비율 검정(z-검정)은 모집단의 비율에 대한 가설을 검정하는 방법으로, 표본의 크기가 충분히 크고 (일반적으로 30 이상이 권장됩니다), 모집단의 비율이 0에 가깝지 않으며 1에 가깝지 않은 경우에 사용된다. 이 검정은 중심극한정리를 기반으로 하며, 표본 비율의 분포가 정규분포에 근사한다는 가정 하에 수행됩니다.

이표본 평균차이 검정

2표본 t-검정은 두 독립적인 그룹의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 판단하기 위한 통계적 검정 방법이다. 이 검정은 두 집단이 정규분포를 따르고, 데이터가 독립적인 경우에 사용할 수 있다.

5 추론

신뢰구간

신뢰구간은 통계학에서 모수 추정에 사용되는 중요한 개념입니다. 신뢰구간은 표본에서 계산된 추정량이 실제 모수를 포함할 확률을 나타내는 구간을 의미합니다. 신뢰구간은 모수 추정의 불확실성을 고려하여 모수 추정에 대한 더 정확한 정보를 제공합니다. 대표적으로 모집단 평균과 모집단 비율에 대한 신뢰구간을 계산하는…

중심극한정리

중심극한정리 (Central Limit Theorem, CLT)는 통계학에서 가장 중요한 정리 중 하나입니다. 중심극한정리는 모집단의 분포가 무엇이든 간에, 모집단에서 무작위로 추출한 표본의 평균은 표본 크기가 충분히 크다면 정규 분포를 따른다는 것을 보여줍니다. 대표적으로 정규분포, 지수분포, 균등분포에서…

6 회귀분석

상관분석과 단순 회귀분석

상관분석은 두 변수 간의 관계 강도와 방향을 측정하고, 단순 회귀분석은 한 변수(독립 변수)를 사용해 다른 변수(종속 변수)를 예측하는 모형으로 상관분석은 두 변수 간의 관계 강도와 방향을 측정하는 데 중점을 두고, 회귀분석은 한 변수를 사용해 다른 변수를 예측하는 데 중점을 둔다. 특히 상관계수의 제곱은…

회귀분석

회귀분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 모델링하는 통계 기법입니다. 기본적으로 선형 회귀분석에서는 독립 변수 \(x\)가 종속 변수 \(y\)에 미치는 영향을 설명하기 위해 직선 방정식을 사용합니다. 이 방정식은 \(y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon\)의 형태를 가지며, \(…

7 이론

군집분석

군집분석(Clustering Analysis)은 데이터를 유사한 그룹으로 나누는 비지도 학습 기법입니다. 데이터의 숨겨진 구조를 발견하고, 각 군집 내의 데이터 관측점들이 최대한 유사하도록 합니다. 대표적인 기법으로는 k-평균(K-means) 클러스터링이 있으며, 사전에 정해진 k개의 중심을 기준으로 데이터를…

대수의 법칙

대수의 법칙을 이해하고 시각적으로 관찰할 수 있습니다. Shiny 앱으로 동전 던지기를 통한 대수의 법칙을 시각화하는 인터페이스를 제공하며, 사용자는 시행 횟수와 동전의 수를 조정하여 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다. 또한, R 코드로 동전 던지기 시뮬레이션 함수를 정의하고 이를 통해 동전 던지기 결과의 누적…

최대우도추정

최대우도추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)은 주어진 데이터로부터 모수(parameter)를 추정하는 통계적 방법입니다. MLE는 모수를 추정하기 위해, 관측된 데이터가 가장 일어날 가능성이 높도록 만드는 모수 값을 찾습니다. 우도함수(likelihood function)를…

라이센스

CC BY-SA-NC & GPL-3

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