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R Commander - Statistics - Summaries - Sapiro-Wilk test of normality http://scholar.google.com 에서 검색어로 sapiro-wilk test 로 1965년 자료를 찾을 수 있다. http://www.wikipedia.org/en/에서 sapiro-wilk test에 대한 설명의 각주를 참조하면 원문을 구할 수 있다. 어떤 변수가 갖고 있는 자료들의 정규성(normality)를 검정하는 방법이다. 정확히는 정규분포라는 영가설을 기각할 수 있는가, 없는가에 대한 수리적 근거들이다. 혹시 비모수적 방법(non-parametric method)를 사용하게 될 때, 잘 사용할 수 있다: 1) 모집단의 분포에 대한 설명부족과 표본의 크기가 작은 경우에 흔히 사용한다. 2) 순위척도(ordinal scale) 형식의 숫자 배열 데이타에 대한 분석에 용이하다. x 2011. 1. 13.
R Commander - Graphs - Quantile Comparison Plot 6, 1, -4, 8, -2, 5, 0 이라는 값을 가진 변수 x (var1) 이 있다고 하자. R의 터미날에서 혹은 R Commander의 Script Windows 에서는 x New Data Set에 입력을 하면 된다. 입력된 데이터가 정규분포를 따르는지에 대한 그래프를 그려볼 필요가 발생한다. 이 경우, 위의 입력 값에 대한 Q-Q plot (quantile-quantile plot)은 R 터미날에 qqnorm(x) [엔터] 하면 된다. R Commander 에서는 메뉴에서 Graphs - Quantile-comparison plot 기능/Quantile-comparison plot with test (plugin.HH에서)를 이용하면 된다. https://rcmdr.tistory.com/114 Q.. 2011. 1. 13.
R Commander Plug-In - Rcmdr.plugin.HH 사용예제 2 방송통신대학교 정보통계학과에서 제공하는 R의 입문 10장 통계분석(2)의 연습문제 2이다: 회귀분석중에서 여러개의 변수 조합을 통해서 Y값을 구하는 방법은 rcmdr.plugin.HH를 사용해야한다: 데이타를 위와 같이 입력한다: 물소비량을 var1으로 평균온도를 var2 작업일수를 var3 작업량을 var4로... *** 물소비량 var1은 나머지변수들의 계산으로 산출되는 Y값이 된다. Statistics - Fit Analysis - Linear Model를 선택한다. 계산값이 나온 이후, Models - Protection Intervals (HH) 를 통하여 물소비량(var1, Y값)을 다른변수값 통제속에서 계산한다: 물소비량(Y, var1) = a*평균온드(var2)+b*작업일수(var3)+c*.. 2010. 12. 30.
R Commander Plug-In - Rcmdr.plugin.HH 사용예제 1 방송통신대학교 정보통계학과에게 제공하는 코스웨어의 R학습 과정을 추천한다. R의 입문 학습목차 중에서 10번째 '통계분석(2)'의 연습문제 2는 다음과 같다: 이 연습문제는 R Commander의 기본 기능을 통해서 쉽게 분석할 수 있다. 하지만, 마지막 질문 '사용년도 4년째의 평균정비비용 추정'은 Rcmdr.Plugin.HH를 설치해야만 한다. Rcmdr.plugin.HH를 설치하고, Models 메뉴의 Prediction Intervals 를 선택한다. 물론 다음과 같은 Data Set를 먼저 입력해야 한다: Dataset에는 년수를 var1로 정비비용을 var2로 가정하자. 다음과 같은 Prediction Interval에서 var1 밑에 4를 넣는다 2010. 12. 30.

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