###################################################### ## 5. Wilxoxon Rank-Sum Test ## 서로 독립적인 두 집단의 평균의 차이가 0인지를 결정함 ## (1) wilcox test 는 잔차가 정규분포를 따르지 않을 경우 사용 ###################################################### ##(가) setwd 파일등을 로딩할 기준 위치 work directory 를 정의한다. setwd(“D:/DEVSource/CSV_DATA”) ##(나) 데이터를 읽어온다. ToothGrowth ## X len supp dose ##25 25 26.4 VC 2.0 ##26 26 32.5 […]
Deep Learning Research Group
###################################################### ## 4. Two-Sample T-Test ## 서로 독립적인 두 집단의 평균의 차이가 0인지를 결정함 ## (1) 두 집단의 분산이 같은지 검정한다 (var.test()) ## (2) 분산이 다르면 welch 의 t-test 를 사용한다. ## (3) 분산이 같으면 pooled variance를 이용한 t-test 를 적용한다. (var.queal=TRUE) ###################################################### ##(가) setwd 파일등을 로딩할 기준 위치 work directory 를 정의한다. setwd(“D:/DEVSource/CSV_DATA”) ##(나) […]
###################################################### ## 3. Wilcoxon Signed-Rank Test ## 데이터가 정규 분포를 따르지 않는 경우 사용하는 테스트 방법 ###################################################### ##적합한 테스트 데이터를 찾지 못하여 가상 데이터 생성 library(MASS) testData = mvrnorm(n=10, mu=c(94,93), Sigma=matrix(c(10,6,6,10), ncol=2)) print(testData ) ## [,1] [,2] ## [1,] 90.33835 89.07357 ## [2,] 88.15305 87.19982 ## [3,] 91.00698 88.97034 ## [4,] 98.46540 97.09314 ## [5,] […]
###################################################### ## 2. Paired T-Test ## on sample T-Test 에서는 하나의 군집 데이터에 대해 특정 평균일치를 테스트 했다면 ## Paired T-Test 에서는 두개의 데이터의 차이를 T-TEST 를 통해 검정 ## ex) 동일한 사람의 다이어트 제품 복용 전후 데이터 ## (후 – 전) 의 평균이 T-Test 를 통해 0에 수렴하는가 테스트 ###################################################### ##적합한 테스트 데이터를 찾지 […]
###################################################### ## 1. one sample t-test ## ## ###################################################### ##setwd 파일등을 로딩할 기준 위치 work directory 를 정의한다. setwd(“D:/DEVSource/CSV_DATA”) ##CSV 파일을 읽습니다. AirPassengers= read.csv(“AirPassengers.csv”) plot(time~AirPassengers, data=AirPassengers ) ##shapiro.test 는 정규성을 검증하는 기능 ##귀무가설 : 데이터는 정규 분포 ##대립가설 : 데이터는 정규 분포가 아님 ##검정통계량 : 0.954 (0에서 얼마나 멀은가?) ##p-value : 6.8322e-05 (0.000068322) ##결론 : […]
## library(NRAIA) ## attach 데이터를 로딩 , 로딩한 데이터는 $ 없이 바로 접근 가능 attach(trees) mean(Volume) detach(trees) ## with (데이터, 변수) 형태로 사용 해당 명령어에 한하여 $없이 변수 접근 가능 with(trees, mean(Volume)) ##setwd 파일등을 로딩할 기준 위치 work directory 를 정의한다. setwd(“D:/DEVSource/CSV_DATA”) ##CSV 파일을 읽습니다. AirPassengers = read.csv(“AirPassengers.csv”) plot(time~AirPassengers, data=AirPassengers ) ##표본수 length length(AirPassengers$AirPassengers) ##평균 […]
4. Phone Gap – JqueryMobile FrameWork 연동 (1) 구성 – Sencha Touch 는 js 로 모든 화면이 구성되기 때문에 Client 에도 화면 js 파일이 포함되어야 한다. 모든 서버 파일을 클라이언트로 옮길 수는없기 때문에 Sencha cmd 이용해서 파일을 최적화 하는 과정을 거쳐야 한다. 가) Sencha Build – 프로젝트 폴더로 이동 – 도스콘솔에서 명령어 실행 : sencha […]
4. Phone Gap – JqueryMobile FrameWork 연동 (1) 구성 – Jquery Mobile 로 웹 서버를 개발하였다면 Phonegap 과 연동하여 Hybrid App 으로 만들기 위해서는 몇 가지 과정이 필요하다. -> 클라이언트는 : Index 파일과 Framework 소스를 Packge 에 포함한다. Index 파일의 설정을 통해 외부 호스트 접속을 허용한다. -> 서버는 : 그대로 두면 된다. 가) Client : […]
4. Phone Gap – 설치 (1) 설치 및 세팅 가) 설치 – http//phonegap.com 에서 최신 jar 파일을 다운로드 받는다. – 자신이 사용하고자 하는 OS 에 맞는 폴드를 찾아서 들어간다. (여기서는 Android ) – Android 폴더에는 jar 파일, js 파일, xml 폴더가 있따. – eclipse 에서 Android 프로젝트 하나를 만든다. – eclipse 에서 자신이 만든 프로젝트에 […]
3. Sencha Touch – 데이터 뷰 처리 (1) Ext.data.Store – ajax Store 객체가 데이터를 관리하기 위해서는 model 과 proxy 를 정의해야만 한다. Data 가 추가되거나 삭제되면 Store 객체에 반영이 된다. [예제] ajax 타입 Proxy 와 Myapp.Phone 이라는 모델을 갖는 Store 정의 var phoneStore = Ext.create(“Ext.data.Store”, { model: “MyApp.Phone”, proxy: { type: “ajax”, url: “05_xml_data.jsp”, […]