SAS 사용자를 위한 R

R 환경에 익숙해졌다면, 이번 장에서는 데이터 객체를 다루는 R의 유연성을 더 깊이 이해합니다. abalone 데이터셋에서 변수를 생성하고 수정하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 ggplot2 시각화 실력을 활용해 abalone 데이터의 오류를 찾아내고, 분석과 모델링에 바로 사용할 수 있는 최종 정제 데이터셋을 만듭니다.

데이터셋을 정제한 다음 단계는 탐색입니다. 3장에서는 기술 통계를 계산하고, 변수 간 연관성(예: 상관관계)을 탐색하며, 이변량 통계 검정(예: t-검정과 카이제곱 검정)을 수행합니다. 또한 이변량 연관성과 집단 비교 검정을 보여 주는 그래픽 시각화도 생성합니다.

마지막 장에서는 R에서 가장 유연한 데이터 객체 유형 중 하나인 list를 다루는 방법을 배웁니다. 이 기술을 통해 기술 통계, 연관성, 집단 비교 계산의 결과를 저장하고 조작할 수 있습니다. 또한 R에서 ANOVA(분산분석)와 선형 회귀를 수행하는 방법도 학습합니다. 마지막 연습 문제에서는 지금까지의 역량을 종합해 성별, 크기, 무게 측정값으로 abalone의 나이를 예측하는 최적의 모델을 만들어 봅니다.