Lecture: Statistics with R (Graduate)


In this lesson, you will learn to use R to perform basic statistical works on the dataset.
This class is for graduate students, Seoul National University Graduate School.

강의 시작 전 다음 사항을 준비하시기 바랍니다.

1. 랩탑 (어떤 기종이든 무관합니다)
2. 강의 핸드아웃 (학교앞 복사집에 맡겨 놓았으니 각자 카피를 찾아서 수업에 들어오시기 바랍니다)
3. Dataset (제가 제공해 드릴것입니다)

수업은 다음 순서로 진행 합니다.

1. R 설치
2. 활용 실습 (기술통계량, 상자그림, 히스토그램, 그래프 그리기)
3. t-test
4. ANOVA
5. R graphics

*강의 내용에 대한 질문은 아래에 댓글로 달아주시기 바랍니다.
**조교선생은 강의실 인터넷 연결 상황을 미리 점검하시기 바랍니다.
***수업시간 내에 못마쳐 넘치는 강의 내용은 과제로 부과할 것입니다.





Comments

  1. T-test P-value값은 0.1552가 나왔습니다.
    R에서 코딩한 캡쳐파일의 경우에는 아래의 링크에 넣어두었습니다.
    좋은 강의 감사드립니다 교수님!

    https://docs.google.com/document/d/15xziocupjpDqiu0FOnYWeWdWVwC61Kgk0X_rP-LSPcY/edit?usp=sharing

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  2. 해부학연구법 수업 과제 제출합니다. (김지현 2016-29888)

    T-Test P-value 값은 0.1552가 나왔습니다.


    > table=read.table("C:/Users/김샛별/Desktop/3.txt", header=T)
    > attach(table)
    > colnames(table)
    [1] "male" "female"
    > male.tb=table(male)
    > female.tb=table(female)
    > t.test(male,female)

    Welch Two Sample t-test

    data: male and female
    t = -1.5318, df = 10.485, p-value = 0.1552
    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
    95 percent confidence interval:
    -13.695073 2.495073
    sample estimates:
    mean of x mean of y
    7.4 13.0

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  3. 해부학연구법 수업 과제 제출합니다. (이영희 2016-21998)

    T-Test P-value 값은 0.1552가 나왔고 귀무가설은 기각되었습니다.


    > var=read.table("C:\\var.txt",header=T)
    > attach(var)
    > colnames(var)
    [1] "Sex" "Pots"
    > Sex.tb=table(Sex)
    > Pots.tb=table(Pots)
    > var.test(Pots~Sex, data=var)

    F test to compare two variances

    data: Pots by Sex
    F = 9.8786, num df = 8, denom df = 4, p-value = 0.04211
    alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
    95 percent confidence interval:
    1.100123 49.913139
    sample estimates:
    ratio of variances
    9.878641

    > test=read.table("C:\\test.txt",header=T)
    > attach(test)
    > colnames(test)
    [1] "Male" "Female"
    > Male.tb=table(Male)
    > Female.tb=table(Female)
    > t.test(Male,Female)

    Welch Two Sample t-test

    data: Male and Female
    t = -1.5318, df = 10.485, p-value = 0.1552
    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
    95 percent confidence interval:
    -13.695073 2.495073
    sample estimates:
    mean of x mean of y
    7.4 13.0

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