R로 배우는 통계 (파트 1)

R로 배우는 통계 (파트 1)

(11개의 수강평)

375명의 수강생
통계R
무료
지식공유자 · Issac Lee
33회 수업· 총 7시간 58분수업
평생 무제한 시청
수료증 미발급 강의
수강 난이도 입문
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이 강의는

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

이런 걸 배울 수 있어요

  • 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

도움 되는 분들

  • 통계학과 새내기
  • R 프로그래밍을 처음 접하는 분들

지식공유자 소개

공부하며 알게 된 것들을 나눕니다.

공부라는 것은 어찌보면 참 고되고 힘든 길 입니다. 하면 할 수록 주변에는 관심이 겹쳐지는 사람이 줄어들고, 결국 몇 안되는 사람들만이 자신과 관심사가 같아지는 힘든 길이죠. 저 역시도 학창시절 같은 것을 공부하고 깨달으며 얻는 즐거움을 공유하고 싶었던 친구들이 필요했던 적이 많았던 것 같습니다. 

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.

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

성균관대학교 보험계리학 석사

성균관대학교 통계, 산업공학 학사

 

교육과정

모두 펼치기 33 강의 7시간 58분
섹션 0. 시작하며
1 강의 02 : 57
시작하며
02 : 57
섹션 1. R 프로그래밍 기초
1 강의 54 : 37
R 프로그램 기초 다지기
54 : 37
섹션 2. 데이터 시각화
6 강의 54 : 18
R에서 데이터 불러오기
05 : 28
파이차트에 대하여 (Pie chart)
18 : 22
줄기 잎 그래프 (stem and leaf plot)
08 : 13
히스토그램(histogram)에 대하여
08 : 29
상자그림 (box plot)
08 : 37
산점도(scatter plot)
05 : 09
섹션 3. 데이터를 요약하는 통계 지표
5 강의 90 : 09
평균과 중앙값
24 : 54
IQR (Interquartile range)
11 : 45
상자그림 (이론편)
26 : 51
분산과 표준편차
13 : 08
분산 표준편차 (R 실습)
13 : 31
섹션 4. 데이터의 정보를 가공하여 다른 정보 생성하기
4 강의 60 : 43
사용자 정의 함수 만들기 (R 실습)
13 : 05
사용자 정의 함수 (심화) (R 실습)
14 : 36
논리 연산자에 대하여
14 : 28
벡터 필터링을 이용한 카테고리컬 변수 만들기
18 : 34
섹션 5. 데이터를 요약하는 통계 지표 2 - 상관계수
3 강의 49 : 33
상관계수 기초
07 : 31
상관계수 직접 구해보기
16 : 39
상관계수 계산과정 시각화
25 : 23
섹션 6. 회귀분석
6 강의 102 : 17
회귀분석을 하는 이유에 대하여
19 : 17
직선을 결정하는 요소: 기울기와 절편
11 : 52
최소제곱법의 의미
11 : 44
R을 이용한 회귀직선 구하기
15 : 46
3차원 그래프를 이용한 회귀분석 해의 확인 (심화)
08 : 47
회귀직선 손으로 유도하기 (심화)
34 : 51
섹션 7. 잡음과 무규칙성
6 강의 61 : 34
잡음에 대한 모델링
04 : 53
잡음이 없는 직선의 관찰값
15 : 40
규칙을 이용한 잡음의 모델링
07 : 54
시간을 이용한 무작위수 만들기
20 : 51
runif() 함수의 응용
04 : 32
잡음(noise)이 섞인 직선의 관찰값
07 : 44
섹션 8. 마치며
1 강의 02 : 46
파트 1을 마치며
02 : 46

공개 일자

2020년 4월 9일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 4월 18일)

수강 후기

4.8
11개의 수강평
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yunjoo Han 19일 전
수리통계학을 겉핥기로만 배워서 통계를 알고 있지만 안다고 할 수 없었던 상태에서 많은 도움이 되었습니다. 아주 기본적인 내용들을 처음부터 쉽게 설명해주시고 r을 이용해서 직접 해볼 수 있도록 단계적으로 강의가 진행됩니다. 이름만 기억나고 내용은 기억나지 않는 통계적 지식들을 깔끔하게 정리할 수 있는 유익한 강의입니다. 마지막 강의인 잡음에 대한 모델링에서는 '왜 이렇게까지 하지?'하는 생각이 들기도 했었습니다. 잡음을 만들기위해 여러가지 시도를 해보고, 시간도 사용해보다가 runif를 사용해서 함수를 만들어보고 그러한 아이디어들이 정규분포로 이어질 때 아하!하는 느낌이 들었습니다. 정말 훌륭한 강의 흐름이라고 생각합니다. 차근차근 따라가다보면 중요한 통계적 지식들을 훨씬 쉽게 내것으로 만들어나갈 수 있습니다. 추천합니다~!
Issac Lee

Issac Lee 18일 전
아하 모멘트가 있으셨다니 제가 다 기쁘네요. 들어주셔서 감사합니다. 좋은 하루 보내세요! :)

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donny3 27일 전
잘 듣고 있습니다.~
Issac Lee

Issac Lee 18일 전
들어주셔서 감사합니다. 혹시 3점을 주신 이유가 있으신가요? 부족했던 점을 공유해주시면 다음 강의 만들때 반영해보려 합니다. :)

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kimmino0412 1달 전
매우 좋아요. 차근차근하다보면 언젠가는 좋은 노동능력을 가진 인력이되겠지요? ㅎㅎ
Issac Lee

Issac Lee 1달 전
차근차근하면 못할게 없죠! 들어주셔서 감사합니다! :)

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