본문 바로가기
반응형

그래프3

[R] 상관계수행렬 그리는 법 (ggpairs 이용) 1. 패키지 설치 및 불러오기 아래 패키지를 설치합니다. install.packages("ggplot2") install.packages("GGally") 설치한 패키지를 불러옵니다. library("ggplot2") library("GGally") 2. 데이터 iris 데이터를 이용합니다. > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa Species 는 수치형.. 2022. 12. 26.
[R] 초기하분포(Hypergeometric Distribution) 함수와 그래프 [R] 초기하분포(poisson distribution)의 정의, 함수, 예제, 그래프 #1. 초기하분포 정의 크기가 M인 모집단이 있습니다. 이 모집다 안에는 우리가 원하는 원소가 k개 들어 있습니다. 이 모집단에서 크기가 n인 표본을 뽑았습니다. 이 표본 안에 우리가 원하는 원소가 x개 들어있을 확률을 p(x)라고 합시다. p(x)의 분포가 초기하분포입니다. 위에서 사용한 기호는 일반적으로 사용하는 기호입니다. R에서는 기호사용이 다릅니다. m+n이 모집단의 크기, m이 우리가 원하는 원소의 개수, k가 표본의 크기입니다. 따라서 수식이 아래와 같이 바뀝니다. #2. 초기하분포와 관련된 함수 dhyper : 확률밀도함수(probability density function)phyper : 누적분포함수(.. 2019. 11. 28.
[R] 푸아송분포(poisson distribution)의 정의, 함수, 예제, 그래프 [R] 푸아송분포(poisson distribution)의 정의, 함수, 예제, 그래프 #1. 푸아송분포의 정의 푸아송분포는 이항분포의 특수한 경우입니다. 이항분포에서 시행횟수가 무수히 많아지고, 발생확률은 아주 작은 경우입니다. 따라서 시행횟수와, 발생확률을 정의할 수가 없습니다. 시행횟수는 무한대로 발산하고, 발생확률은 0으로 수렴하기 때문입니다. 대신 이항분포의 평균인 np를 이용합니다. 푸아송분포에서는 λ 라고 부릅니다. 어떤 단위시간동안 사건이 발생한 평균횟수를 λ로 놓습니다. 단위시간동안 사건이 발생한 평균횟수가 λ 일 때, 단위시간동안 이 사건이 발생핫 횟수 x의 확률 p(x)의 분포가 푸아송분포입니다. #2. 푸아송분포와 관련된 함수 dpois : 확률밀도함수(probability dens.. 2019. 11. 28.
반응형