1. 벡터의 연산 (함수 이용)
🂡 R에서 지원하는 다양한 함수
x <- seq(1:10)
#x벡터의 원소 값들의 평균
mean(x)
#x벡터의 원소 값들의 분산
var(x)
#x벡터의 원소 값들의 표준 편차
sd(x)
#x벡터의 원소 값들의 제곱근
sqrt(x)
#x벡터의 원소 값들의 개수
length(x)
#x벡터의 원소 값들의 절대값
abs(x)
결과
[1] 5.5
[1] 9.166667
[1] 3.02765
[1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068 2.449490
[7] 2.645751 2.828427 3.000000 3.162278
[1] 10
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2. 정규분포 난수 만들기
코드 작성
x <- c(1,2,3,4,5) x x <- rnorm(30)결과
[1] 1 2 3 4 5
[1] -1.5795090 -1.2355105 0.2253308 -1.2130618 -0.6025421
[6] 0.3702851 -2.7902581 0.6502263 0.4792065 0.5263306
[11] -0.5888116 1.0855895 0.0627672 0.6132890 -0.4766185
[16] -0.6100528 -0.5794795 0.8069651 -0.6646480 0.3273538
[21] 0.2933168 2.2349889 0.2446726 -3.0478558 -1.5832830
[26] -0.2145887 -1.4208620 1.2012538 -2.4028738 -0.8631414
3.각종 함수
코드작성
x <- c(1,2,3,4,5)
x
#평균
mean(x)
#순서대로 배열하기
order(x)
#역순으로 배열하기
rev(x)
#범위 구하기
range(x)
#정렬하기
sort(x)결과
[1] 1 2 3 4 5
[1] 3
[1] 1 2 3 4 5
[1] 5 4 3 2 1
[1] 1 5
[1] 1 2 3 4 5
4. 10개의 정규분포 난수를 확인한 후 난수 값의 범위를 구하라
코드 작성
x <- rnorm(10)
x
range(x)결과
x <- rnorm(10)
x
[1] -0.1780068 0.5679922 -0.9254400 -1.4470242 -0.6092082
[6] 0.3632696 -1.6772351 -1.5034051 1.5586489 0.5173652
range(x)
[1] -1.677235 1.558649
5. 벡터의 발전된 기능
코드 작성
vector <- -5:5
vector
q <- seq(1,5,by=0.5)
q
qq <- seq(10)
qq결과
[1] -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
