만에 익히는 기초통계분석
기간 | 일정 | 장소 | 문의 | 2023년 06월 12일 (월)~ 2023년 06월 14일 (수) |
총 3일 / 18 시간 10:00 ~ 17:00 |
(주)데이타솔루션 10층 빅데이터러닝센터 Training Room | TEL : 02-3467-7221 training@datasolution.kr |
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학술 연구에 꼭 필요한 통계 개념의 기초부터 R을 이용하여
기초통계분석 -> 상관분석 까지 연구/논문을 R로 작성 하고자 하시는 분들 중
기초 과정이 필요하신 분들에게 추천드립니다.
통계의 이론적인 접근과 더불어 데이터에 대한 기술통계량과 다양한 형태를 시각화 하여 데이터에 숨겨진 특징과 패턴을 찾아낸다..
모집단의 분포로서 가장 유명한 정규분포의 개념, 평균과 데이터들 간의 차이, 집단 간의 차이, 변수들 간의 상관관계와 인과관계를 알아보기 위한 가설검정의 개념부터 일표본 검정, 독립 2표본 검정, 대응 2표본 검정, 분산분석, 상관분석까지 다룬다.
R의 기본 문법, 데이터 핸들링, 외부 데이터 읽어오기, 탐색적 데이터 분석, 정규분포, 가설검정에 사용되는 통계분석 방법에 필요한 핵심적인 R의 기능을 다룬다.
Chapter 1.
R과 RStudio프로그램 설치 및 환경설정
기초 사용법
외부 데이터 읽어오기
데이터 핸들링
탐색적 데이터 분석: 기술통계량
탐색적 데이터 분석: 시각화
Chapter 2.
모집단/표본
정규분포
가설검정: 귀무가설/대립가설
가설검정: 유의수준/유의확률
일표본 검정: One sample t-test VS Wilcoxon s signed rank test
Chapter 3.
독립 2표본 검정: Two sample t-test VS Wilcoxon s signed rank sum test
대응 2표본 검정: Paired t-test VS Wilcoxon s signed rank test
분산분석: ANOVA VS Kruskal-Wallist test
상관분석: Pearson, Spearman, Kendall
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