• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.33 no.1
• /
• pp.87-105
• /
• 2020

Statistical engineering contains the design of experiments, quality control/management, and reliability engineering. R is a free software environment for statistical computing and graphics that is supported by the R Foundation for Statistical Computing. R package has many functions and libraries for statistical engineering. We can use R package as a useful tool for statistical engineering. This paper shows the applications of R package for statistical engineering and suggests a R Task View for statistical engineering.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.21 no.2 s.30
• /
• pp.199-225
• /
• 2007

We can use R package as a statistical package on the education of probability and statistics in elementary, middle and high school mathematics. R is an interactive mode package and graphical presentation tools in R are powerful. The greatest advantage is that R is a general public license package. We need to consider R package as a standard statistical package on the education of probability and statistics in elementary, middle and high school mathematics.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.21 no.2 s.30
• /
• pp.227-270
• /
• 2007

We described the overall explanation about R statistical package in Jang(2007). With referring the contents of the 7th national mathematics curriculum, we suggest the plan for applications of R package on probability and statistics education in elementary, middle and high school mathematics.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.22 no.5
• /
• pp.893-910
• /
• 2009

Abstract We can use R package as a statistical package on the statistical education for college students. R is an interactive mode package and graphical presentation tools are powerful in R. The greatest advantage is that R is a general public license package. We need to consider R package as a standard statistical package on the statistical education for college students. We can consider the applications of R for inferential statistics in elementary statistics course.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2017.04a
• /
• pp.17-17
• /
• 2017

구조방정식모델(Structural Equation Modeling: SEM)은 변수들 간의 인관관계 및 상관관계를 검증하기 위한 통계기법으로 사회학 및 심리학 분야에서 개발되었지만 현재는 경영학, 광고학, 교육학, 생물학, 체육학, 의학, 정치학 등 여러 학문분야에서 광범위하게 사용되고 있다. Amos는 기본적으로 그래픽(Amos graphics)과 베이직(Amos basic)을 제공하기 때문에 정확한 프로그램의 작성이나 행렬에 대한 지식이 없는 초보자들도 아이콘을 이용하여 복잡한 연구모델이나 다중집단분석모델을 분석할 수 있다. PLS(Partial Least Square)는 모형 추정과정에서 발생하는 잔차 또는 예측오차를 최소화하여 예측력을 극대화하기 위한 프로그램이며, 즉, PLS-SEM는 표본 수가 적고 자료가 정규분포를 보이지 않거나 조형지표 모델이거나 복잡한 연구모델 분석에 유용하다. 최근 빅데이터의 열풍으로 자료들을 분석을 위한 도구로 R이 실무 현장에서 인기를 끌고 있다. R은 통계 프로그래밍 언어이자 오픈 소프트웨어 환경으로 통계, 그래픽, 데이터마이닝 등의 다양하고 방대한 양의 패키지들을 지원한다. R에서 제공되는 패키지들이 오픈 소스이고 선형 및 비선형 모델링, 고전적인 통계분석, 시 계열 분석, 분류 및 군집분석 등의 다양한 통계 패키지들을 제공한다는 측면에서 R은 실무는 물론 학문적인 측면에서도, 특히 통계를 기반으로 실증분석을 수행하는 사회과학연구들에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.307-310
• /
• 2018

우리 사회는 데이터를 기반으로 진화 하고 있어 데이터분석을 할 수 있는 통계패키지가 오늘날 상용화 되고 있다. 상용화되고 있는 통계패키지를 이용해 본 논문에서는 통계패키지 R을 Model1구조가 아닌 Model2 MVC구조로 적용하여, 웹사이트의 유지보수와 코드 효율성을 증진시키고자 한다. 이를 이용하여 웹 스크래핑을 통한 데이터를 수집 후 데이터 분석을 토대로 사용자가 분석내용을 쉽게 이해할 수 있도록, 편의성을 증진시키고 검색 할 수 있는 웹사이트를 설계 및 구현 하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.109-114
• /
• 2010

In this paper, we developed the web content of statistical analysis using statistical package and Active Server Page (ASP). A statistical package is very difficult to learn and use for non-statisticians, however, non-statisticians want to do analyze the data without learning statistical packages such as SAS, S-plus, and R. Therefore, we developed the web based statistical analysis contents using S-plus which is the popular statistical package and ASP. In real application, we developed the web content for various statistical analyses such as exploratory data analysis, analysis of variance, and time series on the web using water quality data. The developed statistical analysis web content is very useful for non-statisticians such as public service person and researcher. Consequently, combining a web based contents with a statistical package, the users can access the site quickly and analyze data easily.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.350-350
• /
• 2022

R은 통계 및 빅데이터 분석에 널리 사용되는 오픈 소스 프로그래밍 언어로, 통계와 그래픽스에 관련된 기능을 확정할 수 있어 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히, 수자원 분야의 연구에서 그 활용이 늘어나고 있으며, 최근 들어 다양한 수자원 관련 R 패키지가 발표되고 있다. 이중, 미국 지질조사국(U.S. Geological Survey, USGS)이 개발한 EGRET은 수질 및 유출량 자료의 장기 추세 변화 분석을 위한 패키지로 R 프로그래밍 언어를 기반으로 구동되며, 분석·처리한 데이터에 대하여 광범위한 그래픽 프리젠테이션을 제공하여 탐색적 자료 분석에 매우 효과적인 도구이다. 특히, EGRET 패키지는 농도와 유출 사이의 관계 특성, 수집된 자료의 계절성 존재 및 특성, 점진적 또는 급격한 경향의 존재를 검토할 수 있는 그래픽 결과를 제시하며, 가중 회귀(Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season, 이하 WRTDS) 모델을 적용하여 농도와 부하의 상태와 경향을 특성화한다. 시간, 유량 및 계절에 대한 WRTDS 모델은 농도 및 부하의 상태와 경향을 특성화하는 데 사용할 수 있는 수질 데이터 세트의 분석 방법으로, 근본적으로 탐색적 데이터 분석 방법으로 다양한 유형의 트렌드 시나리오에 민감하도록 설계되었으며 선형 또는 2차 함수형에 맞지 않을 수 있는 시간적 추세를 탐지하여 설명할 수 있고, 불규칙한 간격의 자료를 사용하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 북한강 상류의 지속적인 흙탕물 발생으로 문제가 되고 있는 자운지구의 자운천을 대상으로 흙탕물 발생 현황을 분석하기 R을 이용하여 탐색적 자료 분석을 실시하였다. 자료 분석은 EGRET 패키지를 사용하여 수집된 자료(2016년 4월 - 2021년 7월까지 수집된 191개의 SS 자료와 인근 유량측정망의 유량자료)의 유량과 SS 농도 간의 관계, 시간에 따른 SS 농도 분포, SS 농도의 월별 특성 분석 및 유황별 SS 농도 변화 등을 검토하였으며, WRTDS 모델로 SS와 부하량을 예측하고 검토하여 자운천 유역의 흙탕물 부하 특성을 검토하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.35 no.5
• /
• pp.645-655
• /
• 2022

In this paper, we investigate automatic functions for time series forecasting in R system and compare their performances. For the exponential smoothing models and ARIMA (autoregressive integrated moving average) models, we focus on the representative time series forecasting functions in R: forecast::ets(), forecast::auto.arima(), smooth::es() and smooth::auto.ssarima(). In order to compare their forecast performances, we use M3-Competiti on data consisting of 3,003 time series and adopt 3 accuracy measures. It is confirmed that each of the four automatic forecasting functions has strengths and weaknesses in the flexibility and convenience for time series modeling, forecasting accuracy, and execution time.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.13 no.12
• /
• pp.117-124
• /
• 2015

As the acceptance of statistical analysis has been increased because of Big Data, the needs for an advanced second generation of statistical analysis method like Structural Equation Model are also increasing. This study suggests how R-Program, as open software, can be utilized when Partial Least Square Model, one of the SEMs, is applied to statistical analysis. R is a free software as a part of GNU projects as well as a powerful and useful tool for statistical analysis including Big Data. The study utilized R and SmartPLS, a representative statistical package of PLS-SEM, and analyzed internal consistency reliability, convergent validity, and discriminant validity of the measurement model. The study also analyzed path coefficients and moderator effects of the structural model and compared the results, respectively. The results indicated that R showed the same results with SmartPLS on the measurement model and the structural model. Therefore, the study confirmed that R could be a powerful tool that is alternative to a commercial statistical package in the future.