http://www.commres.net/ 2026-04-17T08:25:36+00:00 http://www.commres.net/ http://www.commres.net/_media/wiki/logo.png text/html 2017-01-02T07:11:35+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2016?rev=1483341095&do=diff Media Analytics: 2016 미디어 애널리틱스 실라버스 English 50% lecture: Lecture contents will be provided in both Korean and English. All or parts of writing and reading assignments will be given in English. eclass: <http://portal.ajou.ac.kr> ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> wiki site: this site text/html 2017-09-04T01:35:43+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2017?rev=1504488943&do=diff Media Analytics: 2017 미디어 애널리틱스 실라버스 English 50% lecture: Lecture contents will be provided in both Korean and English. All or parts of writing and reading assignments will be given in English. * eclass: <http://portal.ajou.ac.kr> * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via text/html 2018-09-03T23:59:00+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2018?rev=1536019140&do=diff Media Analytics: 2018 미디어 애널리틱스 실라버스 English 50% lecture: Lecture contents will be provided in both Korean and English. All or parts of writing and reading assignments will be given in English. * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> * wiki site: this site text/html 2020-01-16T06:13:56+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2019?rev=1579155236&do=diff Media Analytics: 2019 Lecturer's private page 미디어 애널리틱스 실라버스 English 50% lecture: Lecture contents will be provided in both Korean and English. All or parts of writing and reading assignments will be given in English. * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> * wiki site: this site text/html 2020-09-01T00:21:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2020?rev=1598919671&do=diff Media Analytics: 2020 Lecturer's private page 미디어 애널리틱스 실라버스 * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> * wiki site: this site <http://commres.net/> TA: 공현식 * email: 개요 데이터사이언스, 빅데이터분석을 위해 필수적으로 습득해야 할 R프로그래밍을 숙지하고 이를 사회과학적인 연구디자인과 검증에 이용하는 것을 다룬다. R은 프로그래밍방식의 데이터분석 툴이며, SPSS와 같은 GUI방식의 데이터분석툴에 비해 어려게 느껴질 수 있으나 익숙해지면 훨씬 더 다양한 분석, 편리하고 효율적인 분석이 가능하다. 또한 GUI방식에 비해 직접수식과 알고리즘을 입력해야하므로 통계 및 데이터분석에 대해 더 깊이있는 이해를 얻을 수 있는 장점이있다. 미디어애널리틱에서는 복잡하고 난이도 높은 R프로그래밍… text/html 2021-08-31T03:29:49+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2021?rev=1630380589&do=diff Media Analytics: 2021 Lecturer's private page 미디어 애널리틱스 실라버스 * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> * wiki site: this site <http://commres.net/> TA: 공현식 * email: 개요 데이터사이언스, 빅데이터분석을 위해 필수적으로 습득해야 할 R프로그래밍을 숙지하고 이를 사회과학적인 연구디자인과 검증에 이용하는 것을 다룬다. R은 프로그래밍방식의 데이터분석 툴이며, SPSS와 같은 GUI방식의 데이터분석툴에 비해 어려게 느껴질 수 있으나 익숙해지면 훨씬 더 다양한 분석, 편리하고 효율적인 분석이 가능하다. 또한 GUI방식에 비해 직접수식과 알고리즘을 입력해야하므로 통계 및 데이터분석에 대해 더 깊이있는 이해를 얻을 수 있는 장점이있다. 미디어애널리틱에서는 복잡하고 난이도 높은 R프로그래밍… text/html 2023-09-03T23:21:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2022?rev=1693783271&do=diff Media Analytics: 2022 Lecturer's private page 미디어 애널리틱스 실라버스 * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> * wiki site: this site <http://commres.net/> TA: 공현식 * email: 개요 데이터사이언스, 빅데이터분석을 위해 필수적으로 습득해야 할 R프로그래밍을 숙지하고 이를 사회과학적인 연구디자인과 검증에 이용하는 것을 다룬다. R은 프로그래밍방식의 데이터분석 툴이며, SPSS와 같은 GUI방식의 데이터분석툴에 비해 어려게 느껴질 수 있으나 익숙해지면 훨씬 더 다양한 분석, 편리하고 효율적인 분석이 가능하다. 또한 GUI방식에 비해 직접수식과 알고리즘을 입력해야하므로 통계 및 데이터분석에 대해 더 깊이있는 이해를 얻을 수 있는 장점이있다. 미디어애널리틱에서는 복잡하고 난이도 높은 R프로그래밍… text/html 2023-09-04T02:30:57+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2023?rev=1693794657&do=diff Media Analytics: 2023 Lecturer's private page 미디어 애널리틱스 실라버스 * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> * wiki site: this site <http://commres.net/> TA: 공현식 * email: 개요 데이터사이언스, 빅데이터분석을 위해 필수적으로 습득해야 할 R프로그래밍을 숙지하고 이를 사회과학적인 연구디자인과 검증에 이용하는 것을 다룬다. R은 프로그래밍방식의 데이터분석 툴이며, SPSS와 같은 GUI방식의 데이터분석툴에 비해 어려게 느껴질 수 있으나 익숙해지면 훨씬 더 다양한 분석, 편리하고 효율적인 분석이 가능하다. 또한 GUI방식에 비해 직접수식과 알고리즘을 입력해야하므로 통계 및 데이터분석에 대해 더 깊이있는 이해를 얻을 수 있는 장점이있다. 미디어애널리틱에서는 복잡하고 난이도 높은 R프로그래밍… text/html 2024-08-15T06:28:58+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2024?rev=1723703338&do=diff Media Analytics: 2024 Lecturer's private page 미디어 애널리틱스 실라버스 * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> * wiki site: this site <http://commres.net/> TA: 공현식 * email: 개요 데이터사이언스, 빅데이터분석을 위해 필수적으로 습득해야 할 R프로그래밍을 숙지하고 이를 사회과학적인 연구디자인과 검증에 이용하는 것을 다룬다. R은 프로그래밍방식의 데이터분석 툴이며, SPSS와 같은 GUI방식의 데이터분석툴에 비해 어려게 느껴질 수 있으나 익숙해지면 훨씬 더 다양한 분석, 편리하고 효율적인 분석이 가능하다. 또한 GUI방식에 비해 직접수식과 알고리즘을 입력해야하므로 통계 및 데이터분석에 대해 더 깊이있는 이해를 얻을 수 있는 장점이있다. 미디어애널리틱에서는 복잡하고 난이도 높은 R프로그래밍… text/html 2025-08-31T23:05:56+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/2025?rev=1756681556&do=diff Media Analytics: 2025 private note 미디어 애널리틱스 실라버스 * ajou bb: <http://eclass2.ajou.ac.kr> or via <http://portal.ajou.ac.kr> * wiki site: this site <http://commres.net/> TA: 양승찬 * email: 개요 데이터사이언스, 빅데이터분석을 위해 필수적으로 습득해야 할 R프로그래밍을 숙지하고 이를 사회과학적인 연구디자인과 검증에 이용하는 것을 다룬다. R은 프로그래밍방식의 데이터분석 툴이며, SPSS와 같은 GUI방식의 데이터분석툴에 비해 어려게 느껴질 수 있으나 익숙해지면 훨씬 더 다양한 분석, 편리하고 효율적인 분석이 가능하다. 또한 GUI방식에 비해 직접수식과 알고리즘을 입력해야하므로 통계 및 데이터분석에 대해 더 깊이있는 이해를 얻을 수 있는 장점이있다. 미디어애널리틱에서는 복잡하고 난이도 높은 R프로그래밍은 지양하고, 데이터… text/html 2024-09-23T01:54:44+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/anova_note?rev=1727056484&do=diff ANOVA 설명문서 prev set.seed(10) sa <- rnorm2(100, 7.6, 2) sb <- rnorm2(100, 8.3, 2) mean.sa <- mean(sa) mean.sb <- mean(sb) na <- length(sa) nb <- length(sb) dfa <- na-1 dfb <- nb-1 var(sa) var(sb) ssa <- var(sa)*dfa ssb <- var(sb)*dfb ssa ssb ssa+ssb dfa+dfb var.pooled <- (ssa+ssb)/(dfa+dfb) vp <- var.pooled vp se <- sqrt((vp/na)+(vp/nb)) diff <- mean.sa - mean.sb t.cal <- diff/se se diff t.cal t.crit <- qt(.975, 198) t.crit pt(t.cal, 198)*2 t.test(sa, sb) sab <- c(sa, sb) sab group … text/html 2024-10-05T10:14:52+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/exercise.01?rev=1728123292&do=diff 아래는 통계 테스트 방법을 적어 놓은 것이다. * 위의 테스트 방법 중에서 t-test에 해당하는 것을 모두 고르시오. 아영학생은 통계공부를 할 때, 네이버의 AI를 이용하여 과제를 하면 학습효과가 떨어질 것으로 생각한다. 네이버의 AI를 이용한 그룹 20명과 스스로 과제를 수행한 그룹학생 20명에게 통계시험을 치르게 한 후 그 결과를 얻었다. text/html 2022-12-06T03:23:19+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/factor_analysis_assignment?rev=1670296999&do=diff Factor analysis assignment The assignment should be uploaded or wriitten in the ajou bb technology. data file : The data set contains what customers consider while purchasing car. The survey questions were framed using 5-point likert scale with 1 being very low and 5 being very high. The variables were the following: text/html 2023-10-27T13:19:29+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/regression_lecture_note?rev=1698412769&do=diff set.seed(401) sn <- 25 x <- rnorm(sn, 100, 10) x y <- 1.4 * x + 2 + rnorm(sn, 0, 10) y df <- data.frame(x, y) # density graph install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ggplot(data=df, aes(y)) + geom_histogram() + geom_vline(aes(xintercept=mean(y)), color="red", linetype="dashed", size=1) + coord_flip() ggplot(data=df, aes(y)) + geom_density(color="blue", size=1.5) + geom_vline(aes(xintercept=mean(y)), color="red", linetype="dashed", size=1) + coord_fl… text/html 2023-10-23T10:38:11+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ma/regression_r_note?rev=1698057491&do=diff ############################ dvar <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/elemapi2_.csv", sep="\t", fileEncoding="UTF-8-BOM") dvar mod <- lm(api00 ~ ell + acs_k3 + avg_ed + meals, data=dvar) summary(mod) anova(mod) mod01 <- lm(api00 ~ acs_k3 + ell + avg_ed + meals, data=dvar) summary(mod01) anova(mod01) mod02 <- lm(api00 ~ ell + avg_ed + acs_k3 + meals, data=dvar) summary(mod02) anova(mod02) mod03 <- lm(api00 ~ ell + avg_ed + meals + acs_k3, data=dvar) summary(mod03) anova(mod03) #######…