library() 함수의 도움말에서 Note 섹션을 읽고, 올바른 설명을 고르세요:
library()
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 첫 번째 장에서는 R 프로그래밍 환경에 익숙해지도록 도와드립니다. 도움말을 확인하는 방법, 데이터셋을 불러오는 방법, 패키지를 추가해 기능을 확장하는 방법을 배웁니다. abalone 데이터셋으로 작업을 시작해 dplyr 워크플로를 통해 기술 통계를 구하고, ggplot2 패키지를 사용해 유용한 시각화를 만들어 봅니다.
현재 연습
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.
