• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.893-910
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• 2009

대학교 기초통계학 교육 시 우리는 통계패키지로서 R을 사용할 수 있다. R은 대화식 처리방식을 따르기 때문에 실행결과를 즉시 볼 수 있다. 또한 R에서의 그래픽스는 아주 강력하다. 그리고 가장 큰 장점은 R의 사용이 무료라는 것이다. 이러한 많은 장점을 갖고 있는 R을 대학교 기초통계교육 현장에서 사용하는 표준 통계패키지로서 고려할 필요가 있다 본 논문은 기초통계학 내용 중 추측통계 영역을 대상으로 R의 활용에 대하여 기술하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.87-105
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• 2020

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.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제21권2호
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• pp.199-225
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• 2007

초 중 고등학교 확률 및 통계교육 시 우리는 통계패키지로서 R을 사용할 수 있다. R은 대화식 처리방식을 따르기 때문에 배우기가 쉽다. 또한 R에서의 그래픽스는 아주 강력하다. 가장 큰 장점은 R의 사용이 무료라는 것이다. 이러한 많은 장점을 갖고 있는 R을 초 중 고등학교 확률 및 통계교육 현장에서 사용하는 표준 통계패키지로서 고려할 필요가 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권6호
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• pp.673-679
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• 2021

The moment calculation in a truncated multivariate normal distribution is a long-standing problem in statistical computation. Recently, Kan and Robotti (2017) developed an algorithm able to calculate all orders of moment under different types of truncation. This result was implemented in an R package MomTrunc by Galarza et al. (2021); however, it is difficult to use the package in practical statistical problems because the computational burden increases exponentially as the order of the moment or the dimension of the random vector increases. Meanwhile, Lee (2021) presented an efficient numerical method in both accuracy and computational burden using Gauss-Hermit quadrature. This article introduces trunmnt implementation of Lee's work as an R package. The Package is believed to be useful for moment calculations in most practical statistical problems.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제21권2호
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• pp.227-270
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• 2007

장대홍(2007)에서는 R 패키지에 대한 전반적인 설명을 행하였다. 본 연구에서는 제 7차 수학과 교육과정 내의 확률 및 통계영역 목표와 내용을 중심으로 하고 제 7차 수학과 교육과정에 따라 집필된 중.고등학교 수학교과서들의 확률 및 통계단원을 참고로 하여 R 패키지를 구체적으로 수업에 어떻게 적용할 수 있는 지를 제안하여 보고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권4호
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• pp.369-391
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• 2021

The vlda is an R (R Development Core team et al., 2011) package which provides functions for visualization of multidimensional longitudinal data. In particular, the R package vlda was developed to assist in producing a plot that more effectively expresses changes over time for two different types (long format and wide format) and uses a consistent calling scheme for longitudinal data. The main features of this package allow us to identify the relationship between categories and objects using an indicator matrix with object information, as well as to cluster objects. The R package vlda can be used to understand trends in observations over time in addition to identifying relative relationships at a simple visualization level. It also offers a new interactive implementation to perform additional interpretation, therefore it is useful for longitudinal data visual analysis. Due to the synergistic relationship between the existing VLDA plot and interactive features, the user is empowered by a refined observe the visual aspects of the VLDA plot layout. Furthermore, it allows the projection of supplementary information (supplementary objects and variables) that often occurs in longitudinal data of graphs. In this study, practical examples are provided to highlight the implemented methods of real applications.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.109-114
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• 2010

본 논문에서는 통계패키지와 Active Server Page(ASP)를 이용하여 통계분석을 위한 웹 컨텐츠를 개발하였다. 통계패키지는 통계비전공자에게 사용하기도 어렵고 배우기도 매우 어렵지만, 통계비전공자들은 SAS, S-plus, R 등과 같은 통계패키지에 대한 학습 없이 자료를 분석하기를 원하고 있다. 따라서 본 연구에서는 통계패키지로 많이 활용되고 있는 S-plus와 ASP를 이용하여 통계분석 웹 컨텐츠를 개발하였다. 실제 응용으로, 수질오염자료에 대하여 웹 상에서 탐색적 자료 분석, 분산분석, 시계열 분석 등과 같은 다양한 분석에 대한 웹 컨텐츠를 개발하였다. 개발된 웹 통계분석은 공무원, 연구원 등과 같은 통계 비전문가들에게 매우 유용한 도구이다. 결과적으로 웹 기반의 통계분석 컨텐츠를 통하여 인터넷으로 하여금 사용자들로 하여금 자료 분석을 쉽게 빠르게 할 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제20권2호
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• pp.1-24
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• 2019

This tutorial introduces procedures and methods for performing structural equation modeling using R. To do this, we present advanced analysis methods based on structural equation model such as mediation effect analysis, moderation effect analysis, moderated mediation effect analysis, and multiple-group analysis with R program code using R lavaan package that supports structural equation modeling. R is flexible and scalable, unlike traditional commercial statistical packages. Therefore, new analytical techniques are likely to be implemented ahead of any other statistical package. From this point of view, R will be a very appropriate choice for applying new analytical techniques or advanced techniques that researchers need. Considering that various studies in the social sciences are applying structural equations modeling techniques and increasing interest in open source R, this tutorial is expected to be useful for researchers who are looking for alternatives to existing commercial statistical packages.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권2호
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• pp.179-189
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• 2024

In multivariate regression with a high-dimensional response Y ∈ ℝ^r and a relatively low-dimensional predictor X ∈ ℝ^p (where r ≥ 2), the statistical analysis of such data presents significant challenges due to the exponential increase in the number of parameters as the dimension of the response grows. Most existing dimension reduction techniques primarily focus on reducing the dimension of the predictors (X), not the dimension of the response variable (Y). Yoo and Cook (2008) introduced a response dimension reduction method that preserves information about the conditional mean E(Y | X). Building upon this foundational work, Yoo (2018) proposed two semi-parametric methods, principal response reduction (PRR) and principal fitted response reduction (PFRR), then expanded these methods to unstructured principal fitted response reduction (UPFRR) (Yoo, 2019). This paper reviews these four response dimension reduction methodologies mentioned above. In addition, it introduces the implementation of the mbrdr package in R. The mbrdr is a unique tool in the R community, as it is specifically designed for response dimension reduction, setting it apart from existing dimension reduction packages that focus solely on predictors.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.665-674
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• 2015

Lack of a general matrix formula hampers implementation of the semi-partial correlation, also known as part correlation, to the higher-order coefficient. This is because the higher-order semi-partial correlation calculation using a recursive formula requires an enormous number of recursive calculations to obtain the correlation coefficients. To resolve this difficulty, we derive a general matrix formula of the semi-partial correlation for fast computation. The semi-partial correlations are then implemented on an R package ppcor along with the partial correlation. Owing to the general matrix formulas, users can readily calculate the coefficients of both partial and semi-partial correlations without computational burden. The package ppcor further provides users with the level of the statistical significance with its test statistic.