/R_in_Class

contents of class

Primary LanguageHTML

R_in_Class

이 컨텐츠들은 수업시간에 한 내용을 바탕으로 정리한 것이다.
주기적으로 업데이트 할 예정이다.

html파일을 읽고싶으면, https://koojaekwan.github.io/R_in_Class/ + 원하는 파일의 경로링크
경로는 폴더를 타고 들어가면 복사할 수 있게 되어있다. html로 만든 문서들은 여기 아래에 하이퍼링크를 통해 html문서를 읽을 수 있게 했다.
아직 하이퍼링크로 표시안된 것은 곧 업데이트를 하겠다. markdown문서는 직접 들어가서 보면 된다.

1. Computerized_Statistics

Build models through statistical simulations.

Chapter Contents
chapter1 System
chapter2 Generate the random nunber
Chi square test & Kolmogorov-Smirnov test
chapter3 Linear Congruential Method
Monte carlo method
  • Hit or Miss
  • Importance Sampling
  • Sample mean method
chapter4 Newton method
chapter5 bootstrap
chapter8 Artificial Neural Network
chapter9 Genetic Algorithm

2. Multivariate Analysis

Class Contents
Multivariate Analysis Ⅰ
  • Multivariate Analysis?
  • PCA
  • FA
  • CA
Multivariate Analysis Ⅱ
  • CRA(Correspondence Analysis)
  • DCA(Discriminant Classification Analysis)
  • MS(Multidimensional Scaling)
Project
  • 다변량 분석기법을 활용한 종합적인 보고서입니다. 아래 링크를 통해 확인하면 됩니다. 대쉬보드를 이용해 정리하였습니다.
  • View the Multivariate Analysis Project!

3. Regression Analysis

  • 단순회귀, 다중회귀
  • 반응표면분석, 가중최소제곱법, Boxcox
  • 비선형회귀모형

4. Data Mining

Class Contents
1주차
2주차 Logistic Regression
4~5주차 naive bayes & knn
6주차~7주차 ANN
8주차~9주차