Gae Ko's Blog

통계적 가설검정 생활 속에서 우리가 입증하고 싶은 주장과 그에 상반된 주장이 있으며 이 두 주장 가운데 하나를 선택할 기준이 필요하다.여기서 '통계적 가설 검정'이란 H0를 기각할 지의 여부를 결정하는 규칙이다. 검정은 기각역(critical region) C를 사용하여 나타낸다. 즉 (x₁, ..., xn) ∈ C이면 H0를 기각한다.(==> 기각역 찾는 것을 목표) 정의1.객관적 근거에 의해 입증하고자하는 주장을 대립가설(alternative hypothesis)이라 하고 H1라고 표기하며, 그 반대되는 주장을 귀무가설(null hypothesis)이라 하고 H0로 표시한다. 정의2.옳은 H0를 기각하는 잘못된 결정을 내리면 제 1종 오류(type 1 error)를 범했다고 하며, 반대로 h0를 채택..

R에서 워킹 디텍토리(Working directory)를 설정하는 방법 > 워킹 디렉토리란? 말 그대로 작업 폴더를 의미한다. 데이터를 불러오거나 외부로 저장하는 작업을 수행하는 기본폴더이다.물론 워킹 디렉토리가 아닌 곳에서 데이터를 불러올 수 있지만 기본적으로 워킹 디텍토리를 통해서 불러오는 것이 안정적이다. 기본적으로 r작업중에 생성되는 script, data set이 워킹 디렉토리에 저장된다, 따라서 r분석을 할 떄 가장 먼저 해야하는 일은 현재 작업공간을 설정하는 일이다. > 현재 설정된 워킹 디렉토리 확인하기 : getwd() > 새로운 워킹 디렉토리 설정하기 : set()

내가 분석하고자 하는 예제데이터를 선정하여 분석하는 것을 목표로 하였다.그래서 주제을 정해 예제데이터를 찾아 보았지만 그거조차 너무 어려워서 다른 사람이 분석해논 것을 따라하며 분석해보기로 하였다. >> 스팸메일 예측하기 1. 스팸메일 데이터 이메일 사용자가 스팸메일을 수동으로 삭제하는 것은 불편하므로 자동으로 스팸메일을 구분하여 삭제하도록 하고 싶다.이때 스팸메일 데이터를 분류분석하고자 한다.예제 데이터는 잘 알려진 spambase(스팸베이스)를 사용한다. → 구글링하여 쉽게 얻을 수 있었다. 스팸메일과 일반메일을 구분하는 방법은 무엇이 있을까?단순한 방법으로 메일 내용을 이용하는 것이다. 스팸메일에 많이 등장하는 단어, 글자, 구두점들을 찾아내어 그러한 것들을 많이 포함하는 메일을 스팸메일로 분류하는..