데이터·통계

R 프로그래밍, 데이터 조작·시각화, 가설검정과 통계 모형을 코드·수식·해석 순서로 학습합니다.

저자

Ikmyungterran

Modified

2026년 7월 19일

📊 데이터·통계 카테고리 글 모음

노트

R 프로그래밍, 데이터 조작·시각화, 가설검정과 통계 모형을 코드·수식·해석 순서로 학습합니다.

이 카테고리의 검토 기준

재현 가능한 R 코드
분석 방법 선택 기준
결과 해석과 흔한 오류

불필요한 변수 제거 및 선택 완벽 가이드: 통계·VIF·LASSO·머신러닝 관점 통합 총정리

통계적 해석 안정성, 데이터 구조 요약, 머신러닝 예측 성능 관점에서 불필요한 변수를 제거하고 최적의 특성을 선택하는 4대 방법론(Filter, Wrapper, Embedded, PCA)과 다중공선성(VIF/GVIF) 진단, R 실습 코드를 완벽히 정리합니다.

R 지리공간 분석 완벽 마스터 가이드: sf와 terra를 활용한 벡터·래스터 공간 데이터 처리 및 고급 시각화

R의 최신 공간 분석 생태계 표준인 sf(벡터)와 terra(래스터) 패키지의 기초 개념부터 좌표계(CRS) 변환, 기하학 계층 구조(sfg-sfc-sf), 공간 연산(버퍼·교집합·최단거리·공간조인), 그리고 ggplot2·tmap·cartogram·geogrid 고급 시각화까지 실무 예제 코드로 완벽…

HTMT 판별타당도 완전 정복: 개념·수식 계산·R semTools 실습·논문 표 작성법 총정리

구조방정식모형(SEM)과 PLS-SEM에서 기존 Fornell-Larcker 기준의 한계를 극복하고 판별타당도를 엄격하게 입증하는 HTMT(이종특성-동종특성 상관비율)의 원리, 수기 계산법, R semTools 실습 및 논문 보고 표준 템플릿을 완벽 정리합니다.

R 공간 네트워크 분석 완벽 실전 가이드: sfnetworks, dodgr, stplanr를 활용한 도로망 최단경로 및 캠퍼스 이동성 분석

R의 차세대 공간 네트워크 분석 표준인 sfnetworks(sf+tidygraph)와 dodgr(대규모 OSM 도로망 고속 연산), stplanr(외부 라우팅 연계)의 기본 원리부터 Dijkstra 최단경로, OD 거리·시간 비용 행렬, 그리고 대학 캠퍼스 보행 네트워크 실전 프로젝트까지 체계적으로 해설합니다.

통계 10대 기본 개념 완벽 총정리: 편차·분산·표준편차·표준오차·표본오차·오차범위·잔차·편향·신뢰구간 정복

통계 초보자가 가장 혼동하기 쉬운 편차, 분산, 표준편차(SD), 표준오차(SE), 표본오차, 오차범위(MOE), 잔차, 편향(Bias), 95% 신뢰구간, 그리고 머신러닝의 핵심인 Bias-Variance Tradeoff까지 직관적인 과녁판 시각화와 R 실습 코드로 완벽하게 정리합니다.

R 생존분석 완벽 실전 가이드: 카플란-마이어(Kaplan-Meier) 곡선, 로그순위검정, 콕스 비례위험 회귀분석(Cox PH) 총정리

사건 발생 시간(Time-to-Event)과 중도절단(Censoring)의 기초 개념부터 Kaplan-Meier 생존 곡선 추정, 로그순위 검정(Log-rank test), 콕스 비례위험 회귀모형(Cox PH)과 위험비(Hazard Ratio) 해석, 그리고 survminer 패키지를 활용한 출판용 시각화까지…

R 텍스트마이닝 & 의미연결망(SNA) 완벽 실전 가이드: tidytext·TF-IDF·감성분석·LDA 토픽모델링·tidygraph

R tidytext 생태계를 활용한 현대적 텍스트마이닝 엔드투엔드 가이드입니다. 토큰화 전처리, 불용어 처리, 어간 추출, TF-IDF 핵심어 추출, 감성 사전 분석부터 LDA 토픽모델링 및 tidygraph/ggraph 기반 텍스트 의미연결망 5대 중심성 분석까지 완벽 정리합니다.

우선순위 도출을 위한 4대 분석 기법 완벽 가이드: AHP, IPA, Borich 요구도, TLfF

기획 보고서와 논문 작성 시 한정된 자원의 효율적인 배분을 위해 사용하는 우선순위 도출 기법인 AHP, IPA, Borich 요구도, TLfF의 작동 원리와 차이점, 논문 작성 템플릿을 해설합니다.

이산 및 연속 확률분포 대백과: 데이터 생성 원리와 유기적 계보 완벽 해설

통계학의 뼈대를 이루는 베르누이, 이항, 포아송, 정규, t, 카이제곱, F, 베타 분포의 데이터 생성 메커니즘과 공식의 본질, 그리고 분포 간의 유기적 계보를 총정리합니다.

일반 가법 모델(GAM)의 이해: 선형회귀를 넘어 유연한 곡선 패턴을 잡는 마법

선형 회귀(직선)의 한계를 넘어 설명변수들의 유연한 비선형 관계(곡선)를 가법적으로 더해나가는 일반 가법 모델(GAM)의 스플라인, 벌점 파라미터의 작동 원리와 R mgcv 실전 활용법을 정리합니다.

LOESS 로컬 회귀 분석과 비선형 추세선 시각화: LOESS vs MARS vs GAM

전역 회귀의 한계를 넘어 데이터의 국소적(Local) 흐름을 반영해 부드러운 곡선 추세를 그리는 LOESS 로컬 회귀의 작동 원리, 핵심 파라미터, 그리고 MARS, GAM과의 비교 및 R 실습 템플릿을 해설합니다.

다변량 적응 회귀 스플라인(MARS): 비선형 데이터를 위한 혁신적 머신러닝 모형

선형 회귀의 단순함과 의사결정나무의 유연함을 결합하여 복잡한 비선형 관계를 자동으로 탐지하는 MARS 알고리즘의 힌지 함수, GCV 모델 선택 과정 및 R 코드를 정리합니다.

PCSI 고객만족도 지수: 공공기관 서비스 품질 평가의 핵심 프레임워크

공공기관의 서비스 품질 개선 노력과 체감만족도를 정량적으로 진단하는 PCSI 2.0 모형의 구성요소, 3대 품질 차원 및 성과 측정 체계를 상세히 알아봅니다.

SERVQUAL(서브퀄) 모형: 서비스 품질 측정을 위한 5대 차원과 22개 문항

고객의 기대와 실제 인식 간의 차이(Gap)를 평가하여 서비스 품질을 과학적으로 진단하는 SERVQUAL(서브퀄) 모형의 정의, 5대 요인 및 22개 설문 문항을 정리합니다.

편차·오차·잔차·편향·분산 완벽 정리: 통계 기본 개념의 명쾌한 이해

통계와 데이터 분석에서 가장 많이 헷갈리는 편차, 오차, 잔차, 편향, 분산, 표준편차, 표준오차, 표본오차, 오차범위의 개념과 차이점을 알기 쉽게 설명합니다.

구조방정식 모형(SEM)의 이해: 탄생 배경, 역사적 계보, 그리고 PROCESS Macro 실전 가이드

요인분석과 경로분석의 전통을 결합한 구조방정식 모형(SEM)의 핵심 요소를 정리하고, Baron & Kenny를 거쳐 Hayes의 PROCESS Macro Model 7까지 통개 분석 기법의 발전 흐름을 해설합니다.

기술수용모델(TAM)의 이해와 진화: TAM에서 TAM2, TAM3까지

신기술 도입과 사용을 설명하는 경영 및 IT 분야의 핵심 프레임워크인 기술수용모델(TAM)의 기본 요인부터 확장 모델(TAM2, TAM3)의 구성요소 및 한계를 상세히 정리합니다.

R 분산분석 완전 정복: 일원 ANOVA부터 반복측정, 이원 ANOVA, Mixed ANOVA, MANOVA, ANCOVA까지

R에서 일원 분산분석, 반복측정 ANOVA, 이원 ANOVA, 이원 반복측정 ANOVA, Mixed ANOVA, MANOVA, ANCOVA를 언제 쓰고 어떻게 해석하는지 예제 코드와 함께 체계적으로 정리합니다.

R ggplot2 완전 정복: 기본 문법부터 확장 패키지까지 한 번에 배우는 시각화 가이드

R ggplot2의 기본 문법, aes와 geom의 역할, 막대그래프·산점도·히스토그램·패싯·테마 설정, 그리고 ggridges·gganimate·patchwork·rayshader 같은 확장 패키지까지 예제 코드와 함께 체계적으로 정리합니다.

R reactable 완전 정복: 기본 표부터 Shiny 연동, data bars, CSV 다운로드까지

R reactable 패키지의 기본 사용법, colDef와 colFormat, 필터링과 검색, 그룹화와 nested table, reactablefmtr, Shiny 연동, CSV 다운로드까지 실무 관점에서 자세히 정리한 가이드입니다.

R Shiny 기본 문법 정리: reactive부터 layout까지 초보자용 실전 가이드

R Shiny를 처음 배우는 사람을 위해 ui와 server 구조, reactive 계열 함수, observeEvent, eventReactive, reactiveVal, 레이아웃, 동적 UI까지 단계별로 정리한 입문 가이드입니다.

R Shiny 동적 inputId와 리바인딩 완전 정리: 입력값 섞임 없이 안전하게 구현하는 방법

R Shiny에서 동적 테이블, reactable, 입력 위젯을 다룰 때 발생하는 inputId 충돌과 리바인딩 꼬임 문제를 해결하는 방법을 단계별로 정리한 실전 가이드입니다.

R 통계 기초와 가설 검정 완전 정리: t검정, ANOVA, 카이제곱검정, 비모수검정까지

모집단과 표본, 표준편차와 표준오차, 신뢰구간과 p-value 같은 통계 기초부터 one-sample t-test, Welch t-test, paired t-test, ANOVA, 카이제곱검정, Fisher 검정, 상관분석, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, 부트스트랩과 퍼뮤테이션까지 R 예제와…

R t-test 완전 정복: 일표본, 독립표본, 대응표본 t검정과 Wilcoxon 대안까지

R에서 t-test를 어떻게 선택하고 해석해야 하는지 일표본 t검정, 독립표본 t검정, Welch t-test, 대응표본 t검정, Wilcoxon 대안, 가정 점검과 결과 해석까지 예제 코드와 함께 체계적으로 정리합니다.

R 데이터 다루기 고급 스킬 완전 정복: enframe부터 join 개선까지

enframe/deframe/reframe, purrr::transpose, expand·crossing, seq 계열, 누적 계산, 중복/고유, nest/unnest, join 개선, case_when/if_else까지 한 번에 정리한 고급 실습 가이드.

R 설치부터 데이터 조작까지: 초보자를 위한 아주 자세한 첫걸음

R 설치·RStudio 세팅·패키지 설치부터 기본 데이터셋으로 데이터 조작을 배우는 완전 초보자용 실습 가이드입니다.

R pivot_longer 와 pivot_wider 완벽 정복: 헷갈림 없이 끝내는 데이터 형태 변환

tidyr::pivot_longer와 pivot_wider를 왜/언제/어떻게 쓰는지, 인자별 의미와 코드·결과 예시까지 아주 자세히 정리한 실전 가이드.