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BEST 데이터 사이언스 데이터 분석
R로 배우는 통계
(4.8)
20개의 수강평 ∙ 831명의 수강생

무료

지식공유자 : Issac Lee
총 45개 수업
평생 무제한 수강
수료증 미발급 강의
입문 대상
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입문자를 위해 준비한
[데이터 사이언스] 강의입니다.

대학교 통계를 힘들어하는 그대에게, 같은 자리에 있던 선배가 전해주는 노하우 전수. R 프로그래밍을 이용한 기초 통계 정복하기.

✍️
이런 걸
배워요!
통계학 기초 다지기
R 프로그래밍 정복

어렵고 복잡한 수업 대신
차근차근 배워나가는 통계 기초. 📊

이 강의는 대학교에서 통계를 수강하고 좌절했던 분들께 가장 좋은 강의 같다고 생각합니다.
처음 통계를 들으시는 분들 역시 얻어가는 것은 많을 것이라 생각되나,
R통계 프로그램을 사용하는 수업이기 때문에 아마 통계와 프로그래밍을 둘 다 하기에는 시간이 조금 걸릴 것이라 생각합니다.

📈 통계 수업입니다.

이 강의는 프로그래밍 수업이 아닌 통계 수업입니다. 따라서 가르치는 프로그래밍 지식은 아주 기본적인 것들이고, 혹은 빠르게 꼭 알아야만 하는 것만 설명할 것입니다. R  관련 수업은 추후에 생각해보도록 하겠습니다.

📖 왜 하시나요?

통계를 오랫동안 공부해오고 좋아하는 사람의 입장에서, 한국어로 된 좋은 통계 관련 자료들이 인터넷에 공개된 것들이 많이 없기에 제가 가진 지식들로 조금은 보탬이 되고자 만들어 보았습니다. 저의 강의가 통계가 친숙하지 않은 몇몇 분들에게라도 도움이 된다면 좋겠습니다.

🤝 마치며

Anyone can learn anything. 저의 홈페이지 문구이기도 하고, 저의 모토이기도 한 말입니다. 통계를 공부하면서, 아니면 일반적으로 공부를 하면서, 이해가 되지 않는 것들에 좌절하는 순간들이 자주 올 것입니다. 자책하지 마세요. 자신의 머리가 나빠서, 공부를 못해서가 아니라, 아마도 그것은 올바른 공부 순서를 밟지 않았기 때문일 가능성이 큽니다. 나는 안되는구나 하는 생각보다는 자신의 공부 중 어느 부분이 비어있는지를 알고, 메워나가 보세요. 건승을 기원합니다.

📚 강의 코드 홈페이지

https://www.theissaclee.com/ko/courses/rstat101/

🏷️ 강의 샘플

• 좌/우, 어느쪽으로 기울어져 있을까?

• 회귀 직선은 어떤 직선을 고르는 걸까?

• 회귀직선 최적화 결과 확인하기

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
통계학과 새내기
R 프로그래밍을 처음 접하는 분들

안녕하세요
Issac Lee 입니다.
Issac Lee의 썸네일

공부하며 알게 된 것들을 나눕니다.

통계를 공부하면서 제가 배운것들, 깨닫게 된 것들을 제가 걸어왔던 길을 걷고 있는 여러분께 공유하고자 합니다. 몇몇 사람들에게는 궁금증이 해소되는 유익한 강의가 되기를 바랍니다. 또한, 예전의 저의 길을 걷고 있는 분들에게는 먼저 걸어간 저의 자취가 조금이나마 위로가 되었으면 좋겠습니다.

이삭 드림.

유튜브 '슬기로운통계생활' 운영 중

The university of Iowa, Statistics & Actuarial science 박사과정 (ABD)

성균관대학교 보험계리학 석사

성균관대학교 통계, 산업공학 학사

 

커리큘럼 총 45개
이 강의는 영상, 수업 노트이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 시작하며
섹션 2. 데이터 시각화
R에서 데이터 불러오기 미리보기 파이차트에 대하여 (Pie chart) 미리보기 줄기 잎 그래프 (stem and leaf plot) 미리보기
히스토그램 (histogram)에 대하여
상자그림 (box plot)에 대하여
산점도(scatter plot)에 대하여
섹션 3. 데이터를 요약하는 통계 지표
평균과 중앙값
상자그림 (이론편)
IQR (Interquartile range)
분산과 표준편차
분산 표준편차 (R 실습)
섹션 4. 데이터의 정보를 가공하여 다른 정보 생성하기
사용자 정의 함수 만들기 (R 실습)
사용자 정의 함수로 최빈값(mode) 함수 만들기 (심화) (R 실습)
논리 연산자에 대하여
벡터 필터링을 이용한 카테고리컬 변수 만들기
섹션 5. 데이터를 요약하는 통계 지표 2 - 상관계수
상관계수 기초
상관계수 직접 구해보기
상관계수 계산과정 시각화
섹션 6. 회귀분석
직선을 결정하는 요소: 기울기와 절편
회귀분석을 하는 이유에 대하여
잔차제곱합(RSS)를 최소로 만든다는 의미
R을 이용한 회귀직선 구하기
3차원 그래프를 이용한 회귀분석 해의 확인 (심화)
회귀직선 손으로 유도하기 (심화)
R에서의 회귀직선 함수 lm() 사용 및 결과 해석 - 1
섹션 7. 잡음과 무규칙성
잡음에 대한 모델링
잡음이 없는 직선의 관찰값
규칙을 이용한 잡음의 모델링
시간을 이용한 무작위수 만들기
runif() 함수의 응용
잡음(noise)이 섞인 직선의 관찰값
균일확률변수 runif() 함수의 시각화와 확률밀도함수
섹션 8. 정규분포에 대하여
정규분포를 이용한 오차의 모델링 - rnorm() 함수의 활용
dnorm()을 사용한 정규분포의 이해
정규분포가 따르는 특별한 규칙, 68-95-99.7 규칙에 대하여
정규분포 68-95-99.7 규칙 연습문제 풀이
정규분포의 표준화와 관련 예제
표준정규분포에서 확률구하기
정규분포 확률구하기 - pnorm() 함수의 활용
정규분포 확률구하기 2 - qnorm() 함수의 활용
섹션 9. 회귀계수 추론
우리가 배웠던 회귀계수가 변할 수가 있다?
섹션 10. 마치며
파트 1을 마치며
강의 게시일 : 2020년 04월 09일 (마지막 업데이트일 : 2020년 09월 21일)
수강평 총 20개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
4.8
20개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 좋아요 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
Chromis thumbnail
설치 하나부터 열까지 자세히 과정과 이유까지 설명해주셔서 감사합니다! 끝까지 잘 따라갔어요! 앞으로 강의도 잘 부탁드려요!
2020-09-17
지식공유자Issac Lee
감사합니다! :) 끝까지 쭈욱 흥미 잃지 마시고, 완강하시기 바랍니다! 화이팅!
2020-09-17
범계인 thumbnail
R을 시작하기 전에 입문하기 좋은 강의에요!! 다른 R강의에선 통계학에 대한 지식을 가르쳐 주지 않는데, 이 분의 강의는 R과 통계학을 같이 병행해서 알려주세요 R과 통계학이라는 두가지의 토끼를 잡고 싶다면 이 분의 강의를 선수로 듣는 것을 추천드립니다!!
2020-10-01
지식공유자Issac Lee
감사합니다! 답글이 늦었네요.ㅎㅎ 끝까지 들어주셔서 감사합니다. 행복한 하루 보내세요. :)
2020-10-20
가나다라 thumbnail
큰도움이 되었습니다 정말 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다
2020-10-19
지식공유자Issac Lee
도움이 되셨다니 제가 기분이 좋네요! 수강평도 남겨주시고, 감사합니다. 행복한 하루 보내세요. :)
2020-10-20
길벗의 앤Anne Kim thumbnail
R의 기초 지식 약간, 통계에 대해서는 기초 지식이 전무한 상태에서 강의를 들었는데 통계 관련 계산식을 먼저 차근 차근 알려주고 그것을 R에서 코드로 바꿔서 구현하는 방법을 설명해 주시고, 마지막으로 R에서 사용하면 되는 함수 순서로 알려 주셔서 통계의 기본 개념과 R로 하는 통계를 동시에 배울 수 있었습니다. 파트(1)이라는 부제 답게 아직 갈 길이 먼 것 같은데 강의가 끝나서 아쉽고요. 앞으로도 파트 (2)(3)을 계속 공부해서 언젠가는 R과 통계분석을 논문에 활용할 수 있었으면 하는 소망이 있습니다. 양질의 강의를 무료로 공개해 주신 강사님께 감사드립니다. 덕분에 잘 배웠습니다! (아 참, 블로그의 회귀분석 실습과 다중회귀분석 부분도 영상 설명을 추가해주시면 안될까요?)
2020-08-31
ㄱㄱㄱ thumbnail
정리해주신 블로그에서 참고해가며 복습할 수 있어서 더 좋았습니다. 쉽게 설명해주셔서 잊어가던 통계지식을 다시 기초부터 다질 수 있었습니다. 파트 2 기대하고 있겠습니다.
2020-08-14
지식공유자Issac Lee
들어주셔서 감사합니다~! :)
2020-08-15

무료

내 목록 추가 공유
지식공유자 : Issac Lee
총 45개 수업
평생 무제한 수강
수료증 미발급 강의
입문 대상
지식공유자 되기
많은 사람들에게 배움의 기회를 주고,
경제적 보상을 받아보세요.
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기업 교육을 위한 인프런
“인프런 비즈니스” 를 통해 모든 팀원이 인프런의 강의들을
자유롭게 학습하는 환경을 제공하세요.
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