Scientific Computing & Data Science

이번 글에서는 Big Data와 직접적인 관련은 없지만 Fluctuation이 심한 데이터에 대한 경향을 살펴보는 기법 중 하나인 Moving Average에 대하여 알아본다. Moving Average에는 Simple Moving Average, Accumulative Moving Average, Weighted Moving Average, Modified Moving Average, Exponential Moving Average 등이 있으며, 이 중 가장 간단한 Simple Moving Average를 다루기로 한다. Theory & AlgorithmSimple Moving Average의 알고리즘은 매우 간단하다. n개의 데이터 윈도우사이즈(Window Size)에 대하여,최초 i개의 데이터 개수..

by Geol Choi | December 14, 2014 이번 글에서는 기울기 \(\beta_{1}\)에 대한 추정에 대하여 알아보도록 하자. 우선 이론적 배경을 살펴보도록 하고 R 코드를 이용하여 예제를 통해 이해하도록 한다.Theoretical Background기울기 \(\beta_{1}\)은 실험자에게 특별한 관심 대상인데, 실험 값 x와 이에 대한 결과 값 y의 상관성 지표를 나타내기 때문이다. 기울기 값에 대한 신뢰 구간(confidence interval)을 계산하는 것과 기울기 값이 특정 값을 값는 것에 대한 가설을 테스트하는 것은 매우 유용하다. \(\beta_{1}\)을 실험 데이터에 대한 알려지지 않은 참값(True Value)라고 하고 \(\hat{\beta}_1\)을 데이터 세트..

Shiny App에서 Text를 출력하는 방법 중 하나는 다음과 같다: [ui.R]library(shiny); shinyUI(fluidPage( titlePanel("Text Output"), sidebarLayout( sidebarPanel( selectInput("var1", label = "Choose first variable", choices = c("mpg", "cyl", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec", "vs", "am", "gear", "carb"), selected = "mpg" ), selectInput("var2", label = "Choose second variable", choices = c("mpg", "cyl", "disp", "hp", "dr..