자료분석과정에서 그래프의 이용은 필수적이라고 하겠다. 다양하게 개발된 수많은 그래픽 기법들을 적절하게 사용할 수 있다면 한 단계 업그레이드된 통계분석이 가능할 것이며, 이런 면에서 볼 때 통계그래픽스는 통계학을 전공하는 학생들에게 꼭 필요한 강좌라고 할 수 있다. 다양하게 개발된 그래픽 기법의 막강한 파워를 제대로 느끼기 위해서는 적절한 통계 소프트웨어의 선택이 매우 중요한 문제라고 할 수 있는데, 뛰어난 그래픽 기능이 있는 R을 사용하는 것이 효율적으로 다양한 그래픽 기법을 구현할 수 있는 가장 바람직한 선택이라고 하겠다. 이 논문에서는 통계 그래픽스를 R을 이용하여 구현하는 강좌를 개설하고자 하는 경우에 사용할 수 있는 적절한 교과내용을 제안하고, 어떤 방식으로 강의하는 것이 가장 효과적인지에 대한 고민을 함께 해 볼 수 있는 기회를 제공하고자 한다.
The R language is an open source programming language and a software environment for statistical computing and data visualization. The R language is widely used among a lot of statisticians and data scientists to develop statistical software and data analysis. The R language provides a variety of statistical and graphical techniques, including basic descriptive statistics, linear or nonlinear modeling, conventional or advanced statistical tests, time series analysis, clustering, simulation, and others. In this paper, we first introduce the R language and investigate its features as a data analytics tool. As results, we may explore the application possibility of the R language in the field of data analytics.
In this study, we developed a statistical software for measurement systems analysis. This software is patterned after the Measurement Systems Analysis Reference Manual developed by the Automotive Industry Action Group (AIAG). This software includes stability analysis, bias and linearity analysis, and gage R&R studies. This software was developed by using Delphi(version 4.0) and can be implemented on MS Windows 95 or higher level.
R is an open source language for statistical computing and graphics based on the ACM software award-winning S language. R is widely used for data analysis and has become a major vehicle for making available new statistical methodology. This paper presents an overview of the design philosophy and the development model for R, reviews the basic capabilities of the system, and outlines some current projects that will influence future developments of R.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.257-266
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2012
최근 학교나 기업에서 통계분석 소프트웨어인 R의 이용자가 늘어나고 있는 추세이지만 SPSS나 SAS 등 상용소프트웨어에 비하여 학습이 어려운 측면이 있고 교육환경을 만들기 위해서도 번거로운 면이 있다. 이러한 이유로 R 초보사용자를 위한 교육, 혹은 실험실에서의 사용을 위해 통합관리가 용이한 웹기반의 R 환경구축이 필요하다. 웹기반 R 환경구축과관련된 선행연구들은 웹프로그래밍 언어, DBMS에 대한 지식을 필요로 하거나 제한된 통계분석 기능만을 이용할 수 있다. 본 연구에서는 웹프로그래밍 언어 이외의 별도의 지식이 없이도 가능한 웹기반 R 환경인 WebER를 개발하였다. WebER는 Linux apache 서버에서 PHP를 이용하여 R과 연동함으로써 웹에서 통계 분석이 가능하도록 하였을 뿐만 아니라, 기본적인 Rgui의 기능인 R 프로그램편집, 텍스트 및 그래픽 출력, 오류 출력 등을 구현함으로써 초보 R 사용자를 위한 교육환경에 적합하도록 하였다. 또한 다중사용자가 동시에 이용이 가능하도록 설계되었다.
통계공학은 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. R은 무료로 개방되어 있는 통계패키지로서 통계모형, 통계 계산 및 통계 그래픽 관련 패키지가 방대하다. 우리는 이러한 R 패키지를 통계공학을 위한 기본 통계패키지로 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 통계공학을 위한 R 패키지 응용을 살펴보고 통계공학 관련 CRAN Task Views가 필요함을 제안하였다.
In this study, we developed a software for statistical process control. This software presents $\bar{x}$, R, CUSUM, EWMA control chart and process capability index. In this system, statistical process control methods are integrated into the automated method on a real time base. It is available in process control of specified type and can be performed on personal computer with network system.
빅데이터로 인해 통계분석에 대한 수용이 증대되면서 구조방정식모형과 같은 진보된 2세대 분석방법의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 다양한 연구 분야에서 이용되는 구조방정식모형 중 부분최소제곱모형(PLS-SEM)을 적용하는데 있어 오픈 소프트웨어인 R의 활용방법에 대해서 제안하고자 한다. R은 GNU 프로젝트의 일부로서 무료이고, 빅데이터를 포함한 통계분석에 강력하면서도 유용한 도구이다. 이에 부분최소제곱모형의 대표적인 통계패키지인 SmartPLS와 본 연구가 제안하는 R을 활용하여 측정모형의 집중타당성, 판별타당성, 내적일관성을 분석하고, 구조 모형의 경로계수 및 조절효과를 분석하여 결과를 각각 비교 분석하였다. 분석결과 R은 측정모형과 구조모형에서 모두 SmartPLS와 동일한 결과를 나타내었고, 향후 상용 통계패키지를 대체할 수 있는 강력한 도구임을 확인하였다.
이론통계학은 통계학의 원리를 수학을 이용하여 배우는 교과목이다. 학생들이 수학을 충분히 알지 못하는 경우 이론통계학 교육을 통해 통계학의 원리를 이해하는 데에는 제약이 있다. 이론통계학 교육을 통해 통계학의 원리에 대한 이해를 높이기 위해 수학적 문제풀이 외에 R 프로그램을 이용한 통계 시뮬레이션이 보조적으로 도입되어 왔지만 수학을 이용한 문제풀이를 대신하지는 못하고 있다. 이 논문에서는 wxMaxima, Wolfram Alpha 등 기호 수학 연산이 가능한 수학 소프트웨어 CAS를 소개하고, 이를 이용하여 이론통계학 교육에 걸림돌이 되는 수학의 어려움에서 벗어나 통계학의 원리 자체를 학습할 수 있는 방안을 모색하였다.
최근 단일염기다형성 및 일배체형을 이용한 질병-유전자간 연관성연구가 많이 진행되고 있으며, 이를 위한 다양한 분석방법과 분석도구가 개발되고 있다. 그러나 통합 소프트웨어는 충분히 확립되지 못하였으며, 각 소프트웨어가 제공하는 분석방법 및 양식에 차이가 많아 연구자가 적절한 것을 선택하기가 쉽지 않다. 본고에서는 유전적 연관성연구를 사전분석단계, 집단기반연구방법, 가족기반연구방법으로 나누어 각각의 목적에 따른 분석방법을 고찰하고, 이의 분석을 위한 주요 소프트웨어로서 FBAT, SAS/Genetics, SAGE, R의 지원내용과 방법을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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