Rcmdr.kr: An R Commander User in Korea

통계 > 적합성 모델 > 선형 회귀...

Statistics > Fit models > Linear regression...

carData 패키지에서 제공하는 Prestige 데이터셋을 불러와서 활성화시키자. 그러면, 위의 화면처럼 <선형 회귀...> 기능이 활성화될 것이다. 이 기능을 선택하면 아래와 같이 Prestige 데이터셋의 변수 목록이 등장하며, 회귀분석을 위한 구조적 설계를 시작한다.

교육연수(education)와 연소득(income)이 직업의 사회적권위(prestige)에 영향을 미치는가? 어떤 영향을 미치는가? 등의 문제의식을 통계적으로 점검한다고 해보자. 교육연수와 연소득은 설명 변수일 것이며, 직업의 사회적 권위는 이 두개의 설명 변수로부터 영향을 받는 반응 변수가 될 것이다. 한편, <모델 이름 입력하기:>에는 RegModel.1이 자동적으로 추천된다. 여러 개의 모델을 만들어 점검하는 경우, 지속적으로 일련번호가 추가된다. 분석가가 자유롭게 모델 이름을 정할 수 있다.

예(OK) 버튼을 누르면, R Commander 화면 상단에 있는 <모델:>옆에 파란색으로 RegModel.1이 등장한다.

RegModel.1 <- lm(prestige~education+income, data=Prestige)

summary(RegModel.1)

R Commander의 출력 창에는 만든 선형 회귀 모델의 결과가 출력된다.

그래프 > 그래프를 파일로 저장하기 > 3차원 RGL 그래프...
Graphs > Save graph to file > 3D RGL graph...

위의 그래프는 carData 패키지에서 제공하는 Prestige 데이터셋을 활용하여 만들었다. 3차원 그래프가 만들어졌다면, <3차원 RGL 그래프...> 기능이 활성화된다. 그리고 그 기능을 마우스로 선택하면 아래와 같은 경로, 파일이름, 형식을 추천하는 메뉴 창이 등장한다.

rgl.snapshot("/home/jhshin/RGLGraph_추가이름2.png")

그래프 > 3D 그래프 > 그래프를 파일로 저장하기
Graphs > 3D graph > Save graph to file

carData 패키지에서 제공하는 Prestige 데이터셋을 활용하여 만든 3차원 산점도이다. 위와 같이 3차원 그래프를 만들었다면, <그래프를 파일로 저장하기> 기능이 활성화될 것이다. 이 기능을 선택하면, 아래와 같이 저장경로와 추천하는 파일이름과 형식이 제공된다.

rgl.snapshot("/home/jhshin/RGLGraph_추가이름1.png")

활성 데이터셋에 관한 도움말 (만약 이용가능하다면)

Data > Active data set > Help on active data set (if available)

R에서 이용가능한 많은 패키지에는 예제용 데이터셋이 많이 포함되어 있다. 이러한 예제용 데이터셋은 대부분 도움말을 갖고 있다. 내장된 예제용 데이터셋을 활성 데이터로 불러온 경우는 이 명령을 유용하게 사용할 수 있다.

carData 패키지의 Prestige 데이터셋이 활성화되었다면, 도움말을 볼 수 있다:

help("Prestige")

help(Prestige)

?(Prestige) 등으로 입력창에 직접 입력할 수 도 있다.

help("데이터셋이름")

아래의 참고사항은 Prestige 데이터셋과 유사하게, carData 패키지에 담겨있는 DavisThin 데이터셋이다. 같은 방식으로 연습할 수 있다.

https://rcmdr.tistory.com/141

데이터 > 데이터셋 병합하기...

Data > Merge data sets...

두 개 이상의 데이터셋이 객체로서 메모리에 있는 경우 (R Commander에서 인식하는 경우), Merge data sets...라는 기능을 이용할 수 있다. 데이터셋이 없거나 하나인 경우, 회색의 불활성 메뉴로서 표시된다.

- 행 병합하기는 두개의 데이터셋을 위, 아래로 이어 붙인다.

- 열 병합하기는 두개의 데이터셋을 왼쪽, 오른쪽으로 이어 붙인다.

'행 병합하기'를 하려면 동일한 변수들을 갖고 있어야 하며, '열 병합하기'를 하려면 동일한 사례들을 갖고 있어야 한다.

carData 패키지에 있는 Prestige 데이터셋으로 연습해보자.

https://rcmdr.tistory.com/143

Prestige 데이터셋의 하위셋 Prestige.sub1과 Prestige.sub2 두개를 만들자.

data(Prestige, package="carData")    # Prestige 데이터셋 불러오기
Prestige.sub1 <- Prestige[-c(61:nrow(Prestige)),] 
                                     # Prestige 데이터셋에서 사례 지우기1 (61부터 끝까지)
Prestige.sub2 <- Prestige[-c(1:60),] # Prestige 데이터셋에서 사례 지우기2 (1부터 60까지)

https://rcmdr.tistory.com/48 <- 화면의 메뉴를 이용하여 사례 제거를 연습할 수 있다.

아래의 내용은 Prestige.sub1과 Prestige.sub2를 병합하고자 하는 연습이다. <첫째 데이터셋(하나 선택)>과 <둘째 데이터셋 (하나 선택)>에서 데이터셋을 하나씩 선택하고, 공통의 데이터 구조를 가진 두개의 데이터셋을 이어붙이는 <행 병합하기>의 병합 방향을 선택해보자.

MergedDataset <- mergeRows(Prestige.sub1, Prestige.sub2, common.only=FALSE)

?mergeRows  # RcmdrMisc 패키지의 mergeRows 도움말 보기

if (require(car)){
    data(Duncan)
    D1 <- Duncan[1:20,]
    D2 <- Duncan[21:45,]
    D <- mergeRows(D1, D2)
    print(D)
    dim(D)
}