[현장에서 바로 써먹는...] 정규분포와 중심극한정리

> ## Chapter4-2. 부화한 병아리들의 체중은 얼마일까? (정규분포와 중심극한정리)
> 
> # ch4-2.csv 파일의 데이터 불러오기
> b <- read.csv("ch4-2.csv", header = TRUE)
> head(b)
  chick_nm weight
1      b01     37
2      b02     39
3      b03     41
4      b04     45
5      b05     37
6      b06     33
> str(b)
'data.frame': 30 obs. of  2 variables:
 $ chick_nm: chr  "b01" "b02" "b03" "b04" ...
 $ weight  : int  37 39 41 45 37 33 34 31 40 41 ...
> 
> # 대략적인 데이터의 분포 확인
> summary(b)
   chick_nm             weight     
 Length:30          Min.   :31.00  
 Class :character   1st Qu.:36.25  
 Mode  :character   Median :39.00  
                    Mean   :38.40  
                    3rd Qu.:40.75  
                    Max.   :45.00  
> 
> # B 부화장 병아리 무게 표준편차
> sd(b$weight)
[1] 3.286335
> 
> # (참고)정규분포 그래프 설명용 그리기
> x <- seq(-5, 5, length = 500)
> y1 <- dnorm(x, mean = 0, sd = 1)
> y2 <- dnorm(x, mean = 0, sd = 2)
> 
> plot(x, y1, type = "l", col = "blue", ylabel = NULL, xlabel = NULL, main = "표준편차(1, 2)에 따른 정규분포 비교")
> lines(x, y2, type = "l", col = "red")
> legend("topright", c("X~N(0,1)","X~N(0,4)"), text.col = c("blue", "red"))

> 
> # Histogram으로 분포 확인
> hist(b$weight, col = "sky blue", xlab = "병아리 무게(g)", main = "B 부화장 병아리 무게 분포 현황")

> 
> # Box-Plot으로 분포 확인
> boxplot(b$weight, col = "sky blue", main = "B 부화장 병아리 무게 상자그림")

> 
> # 히스토그램과 Box-Plot을 같이 그리기
> par(mfrow=c(2,1))  # 행 2개, 열 1개
> hist(b$weight, col = "sky blue", xlab = "병아리 무게(g)", main = "B 부화장 병아리 무게 분포 현황")
> boxplot(b$weight, horizontal = TRUE, col = "sky blue")

 

 

 

 

 

 

출처 : 현장에서 바로 써먹는 데이터 분석 with R