시작하기무료로 시작하기

변수 점검

이제 abaloneMod에 여러 새 변수를 추가했으니, 다음 연습 문제에서는 요약 통계와 그래픽 시각화를 통해 데이터의 품질을 살펴보겠습니다.

또한 dplyr::filter() 함수를 사용해 오류가 있거나 논리적으로 맞지 않는 값이 있는 사례(abaloneMod의 행)를 filter()로 제거할 거예요. 예를 들어, 몇몇 전복은 height가 0 mm로 기록되어 있는데, 이는 오타나 측정 오류로 인해 잘못된 값입니다.

abaloneMod 데이터셋은 dplyr과 ggplot2 패키지와 함께 미리 로드되어 있습니다. 사례를 걸러낸 후에는 향후 강의에서 분석에 사용할 최종 사례만 담긴 수정본 데이터셋 abaloneKeep을 새로 만들어 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

SAS 사용자를 위한 R

강의 보기

연습 안내

  • 전복의 height에 대한 요약 통계를 구하세요.
  • height가 0보다 큰 사례만 남기고, 이를 새 데이터프레임 abaloneKeep에 할당하세요.
  • abaloneKeep에 남은 전복에 대해, 이제 모두 0보다 큰 값이 되었을 height의 히스토그램을 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Pull height from abaloneMod and run summary()
___ %>% 
  ___ %>%
  ___

# Keep cases with height > 0 assign to abaloneKeep
___ <- ___ %>%
  ___

# Make histogram of updated heights in abaloneKeep
ggplot(___) +
  ___
코드 편집 및 실행