(2022년 방송통신대 다변량분석 출석과제물)연습문제 1장 p38 4번 연습문제 2장 p75 1번 연습문제 3장 p122 2번
- 최초 등록일
- 2022.05.10
- 최종 저작일
- 2022.05
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소개글
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R코드를 주피터랩으로 실행한 결과입니다.
R Studio 결과가 필요하시면 R코드를 R Studio에 복사해서 실행하시면 됩니다.
행복하세요, Now
목차
1. 연습문제 1장 (p.38) 4번
2. 연습문제 2장 (p.75) 1번
3. 연습문제 3장 (p.122) 2번
4. 참고문헌
본문내용
1. 연습문제 1장 (p.38) 4번
다음은 R에 내장된 “longley" 데이터이다.
(1)R을 이용하여 산점도행렬, 별그림, 얼굴그림을 그리고 해석하시오.
①산점도행렬
data(longley)
longley
pairs(longley) # 산점도 행렬
위 결과를 보면, Armed.Forces를 제외한 모든 변수는 다른 변수와 높은 상관관계를 보이고 있다. 다만, 다른 변수에 비해 상대적으로 Unemployed와의 상관관계는 높지 않다.
상관계수행렬을 확인해보면, 모든 변수는 Armed.Forces와의 상관계수 절대값은 0.5 이하이다.
round(cor(longley, use="complete.obs"), 3) # 상관계수행렬
②별그림
stars(longley)
별의 중심에서 나온 선은 칼럼(변수)에 해당하고 반경은 변수값에 비례한다. 즉, 별의 크기와 모양으로 변수의 관계 및 유사한 관찰값을 찾을 수 있다. 위 별그림을 보면, 시간이 갈수록 별의 크기가 전체적으로 커지고 있음을 알 수 있다. 이는 경제가 지속적으로 성장하고 있다는 것을 의미한다. 그러나 Unemployed와 Armed.Forces 등 일부 변수는 시간에 따라 등락이 반복되면서 반경의 증감이 나타난다.
③얼굴그림
install.packages("aplpack") # faces 함수 사용하기 위해 aplpack 패키지 설치
library(aplpack)
faces(longley, na.rm=TRUE)
얼굴그림은 열굴의 각 특성을 변수와 대응시켜 관찰값을 표시한 것이다. 얼굴그림은 다변량 변수의 속성값들을 15가지의 얼굴의 생김새(얼굴 높이, 얼굴 넓이, 입 높이, 입 넓이 등) 특성에 매핑해서 얼굴 모양이 달라지게 하는 방식이다. 위 결과의 effect of variables에 얼굴의 특성과 매핑된 변수가 나열되어 있다. 얼굴그림은 얼굴 모양을 가지고 데이터 관측치들의 특성을 직관적으로 파악할 수 있다. 그러나 매핑된 변수가 많아 레이더 차트, 별그림, 평행좌표그림 등과 비교하면 불편하다는 단점도 있다.
참고 자료
김성수·김현중·정성석·이용구(2022), 다변량분석, 출판문화원.
https://faculty.knou.ac.kr/~sskim/e/e_1.htm (담당교수 홈페이지)
https://angeloyeo.github.io/2019/08/20/correlation_and_inner_product.html (상관계수는 벡터의 내적이다)
http://www.nextobe.com/2020/04/15/%EC%A3%BC%EC%84%B1%EB%B6%84%EB%B6%84%EC%component-analysis/ (주성분분석)
https://datasciencee.tistory.com/5 (주성분분석)