http://www.commres.net/ 2026-04-17T08:25:30+00:00 http://www.commres.net/ http://www.commres.net/_media/wiki/logo.png text/html 2025-04-02T01:05:56+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ms/2025/lecturer_note?rev=1743555956&do=diff 첫번째 퀴즈 4월2일 실시 1번문제 1번은 보기에서 답을 고르는 것이 아닌 단답형 주관식 44번 문제 수정 44. 위의 13g이 나올 확률을 (probability) R에서 구하고자 pnorm 펑션을 쓰려고 한다. 이 명령어를 직접 쓰시오. 44. 위의 13g text/html 2025-03-11T23:53:19+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ms/2025/lecture_note_week_02?rev=1741737199&do=diff rnorm2 <- function(n,mean,sd) { mean+sd*scale(rnorm(n)) } set.seed(1001) df <- rnorm2(600000, 100, 10) head(df) n <- 1600 iter <- 10000 means <- rep (NA, iter) for(i in 1:iter){ means[i] = mean(sample(df, n)) } # means hist(means) mean(means) sd(means) m.the <- 100 se.the <- 10/sqrt(n) m.the se.the s.s <-107.5 p.val <- (m.the-s.s)/se.the p.val <- pnorm(p.val) p.val # proportions # p <- 0.55 # 민경욱 지지율 가정정 q <- 1-p set.seed(101) el <- sample.int(2, 400000, replace=TRUE, prob=c(p, q)) table(… text/html 2025-03-25T22:41:05+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ms/2025/lecture_note_week_04?rev=1742942465&do=diff Variance Why n-1 for 모집단 # variance # why we use n-1 when calculating # population variance (instead of N) a <- rnorm2(100000000, 100, 10) a.mean <- mean(a) ss <- sum((a-a.mean)^2) n <- length(a) df <- n-1 ss/n ss/df Variance output > # variance > # why we use n-1 when calculating > # population variance (instead of N) > a <- rnorm2(100000000, 100, 10) > a.mean <- mean(a) > ss <- sum((a-a.mean)^2) > n <- length(a) > df <- n-1 > ss/n [1] 100 > ss/df [1] 100 > $\sigma^2$$\sigma^2/n$$\… text/html 2025-03-30T23:57:28+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ms/2025/lecture_note_week_05?rev=1743379048&do=diff Coding # z-test 정리 # rnorm2 <- function(n,mean,sd) { mean+sd*scale(rnorm(n)) } set.seed(101) # 평균이 80, 표준편차가 10인 모집단을 가정 # 아래 sa 샘플은 모집단의 구성원에게 머리가 # 좋아지는 약을 투여한 후에 얻은 수학시험 # 점수 # 약의 효과가 있었을까? p.mean <- 80 p.sigma <- 10 n <- 100 sa <- rnorm2(n, 83, 10) # 가설? # 영가설? # confidence interval with 95% certainty? # 83 != 80 # If 83 = 80 ? # se for population (when sample size is 100) se <- sqrt(p.sigma^2/n) se se2 <- se*2 # se를 위로 두 개 아래로 두 개 쓴 범위는 p.mean + c(-se2, +se2) # 영가설이 맞다면 백중 95의 확률로 … text/html 2025-06-30T06:23:06+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ms/2025/schedule?rev=1751264586&do=diff 통계에 대한 기초적인 이해 가설과 가설검증 * 가설의 종류와 그 종류에 따른 통계분석법 * z-test * t-test * ANOVA * Factorial ANOVA * correlation * regression * multiple regression * factor analysis text/html 2025-04-16T01:40:31+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://www.commres.net/c/ms/2025/w07_anova_note?rev=1744767631&do=diff ANOVA in R 이 문서는 <http://commres.net/wiki/r/anova> 의 내용을 변형해서 다시 만든 문서입니다. <http://commres.net/wiki/r/anova> 은 세 그룹 간의 차이를 보는 것이고 이 문서는 4그룹 간의 차이를 보는 문서입니다. # # ANOVA test with 4 levels in IV # rm(list=ls()) set.seed(101) rnorm2 <- function(n,mean,sd){ mean+sd*scale(rnorm(n)) } n <- 30 na <- n nb <- n nc <- n nd <- n mean.a <- 26 mean.b <- 25 mean.c <- 23 mean.d <- 22 A <- rnorm2(na, mean.a, sqrt(900/(na-1))) B <- rnorm2(nb, mean.b, sqrt(900/(nb-1))) C <- rnorm2(nc, mean.c, sqrt(900/(nc…