통계4 주요 통계 소프트웨어 정리 지금까지 다양한 통계 소프트웨어를 사용해서 PCA를 수행했고, 간단하게 특징을 살펴 봤습니다. Python 주성분 분석Orange Data Mining을 이용한 주성분 분석과 군집분석R 주성분 분석jamovi 통계 소프트웨어 주성분 분석JASP 통계 소프트웨어 주성분 분석SPSS 통계 소프트웨어 주성분 분석STATA 통계 소프트웨어 주성분 분석SAS Studio 통계 소프트웨어 주성분 분석MATLAB 주성분 분석SigmaPlot 주성분 분석OriginPro 주성분 분석 제가 사용한 통계 소프트웨어 전반적인 사항을 아래 그림에 정리했습니다. 참고해서 본인 수준에 맞게 사용하면 됩니다. 아래 내용도 참고해서 어떤 소프트웨어를 익히는 것이 중장기적으로 유리할 지 생각해 보세요.아직까지 부동의 인기순위 1위는.. 2024. 7. 1. SAS Studio 통계 소프트웨어 주성분 분석 SPSS와 R의 중간 정도 수준(코드 + GUI)으로 통계처리를 하고 싶다면 SAS를 사용하는 것이 적당합니다. 아래 링크에서 무료로 가입(SAS Profile 클릭)해서 온라인으로 SAS를 사용할 수 있습니다. SAS OnDemand for Academics SAS Profile을 만든 후에 Sign In을 하면 아래 화면이 나옵니다. Launch를 클릭하면 SAS가 실행됩니다. 실행화면 상단입니다. 우측에 SAS 프로그래머를 선택하면 코드 위주로 통계처리를 하는 것이고(R, 파이썬과 유사), 시각적 프로그래머를 선택하면 드래그 앤 드롭을 사용해서 코드를 몰라도 통계처리를 할 수 있습니다. PCA 입력자료를 온라인에 저장하고, 입력 파일을 제대로 인식했는지 확인할 수 있습니다. SAS 프로그래머를 .. 2024. 6. 30. 주요 통계 소프트웨어 주성분 분석(PCA) 방법 소개 다양한 통계 소프트웨어를 이용해서 PCA 방법을 정리했고, 앞으로 이어지는 글을 통해서 결과를 제시할 예정입니다. 주성분 분석(PCA)은 2000년대 초반부터 국내 잔류성유기오염물질(POPs) 연구에 널리 사용되기 시작했습니다. 다이옥신과 PCBs 등은 많은 동질체(congener)가 있기 때문에 시료별 오염특성을 파악하고 비교하기 위해서는 다변량 통계기법을 사용해야 합니다. PAHs도 마찬가지입니다. 예를 들어, 시료 하나만 분석해도 10~20개 성분(변수) 자료가 산출되므로, 이런 많은 변수를 2~3개 주성분으로 축약하여 더 쉽게 오염특성을 평가할 수 있습니다. 제가 처음 PCA를 접한 것은 석사 과정(1999~2000) 중이었습니다. 당시 포항공대에서 산업공학을 전공하시던 분을 모시고 PCA 강의.. 2024. 6. 28. JASP 통계 소프트웨어 소개 - 머신러닝 추천 무료 통계 소프트웨어 JASP를 소개합니다. JASP - A Fresh Way to Do Statistics (jasp-stats.org) SPSS나 R을 사용하기 부담스러운 경우라면 JASP를 설치해 보세요. 고급통계도 수행할 수 있습니다. 시작화면입니다. 우상단 십자표를 클릭해서 Machine Learning 모듈을 추가합니다. 예제 데이터를 불러 옵니다. 좌상단 하늘색 삼선을 클릭하고 Open -> Data Library -> 10. Machine Learning을 클릭합니다. R이나 파이썬으로 기계학습 배울 때 가장 많이 나오는 IRIS 붓꽃 분류 데이터를 선택합니다. 익숙한 자료가 나옵니다. Machine Learning 모듈을 클릭해서 모델을 선택합니다. Classification 분류의 Ne.. 2023. 2. 4. 이전 1 다음
