진짜 스폰지밥이 나왔다

 대서양 바닷속에서 스폰지밥 발견! 그 친구 불가사리 패트릭(뚱이)과 함께 ㅋㅋㅋ

대서양 깊은 바닷속을 돌아다니면서 심해의 정보를 모으는 연구잠수함 "노아 오키아노스 탐험가"가 찾은 생물체라는데요. 너무 귀엽네요. ㅎㅎ

자존감 높이기

문제가 생기면 바로 혹시 내가 뭘 잘못했나 이런 생각이 드나요? 어떤 일이 생겼을 때 그것을 내 탓으로 돌리는 버릇이 있나요? 어떤 특별한 상황에서, 또는 어떤 특별한 사람과의 관계에서 특히나 나 자신이 뭔가를 잘못했다는 느낌이 자주 드나요?

나는 뭘 해도 절대 잘 되지않을거고, 나는 항상 제대로 하는 게 없고...이런 느낌이 자주 드나요?

이건 잘못 생각하는 거라는데요. 절대, 항상 이런 말은 왠만하면 틀릴 수 밖에 없으니까요. 그러니까 이건 내 자신이 다 잘못한거라는 상황은 거의 없다고요. 그러니 이제부턴 그러한 잘못된 생각을 먼져 고쳐봅시다. 스스로를 탓하는 것이 잘못됐다는 것을 인식하는 것이 자존감을 높이는 첫번째 단계라고 합니다.

할 일을 줄이기, 미니멀리즘

해야할 일 리스트를 만들어보면 결국엔 그 리스트 관리도 또 하나의 일이 되버려요. 왜냐하면 해야할 일들은 항상 많아요. 그래서 리스트는 점점 길어지게 마련이고, 나중엔 뭐가 뭔지 모르게 되어서, 내가 지금 정말 뭘 해야할지 헷갈리거든요. 

이 중에 뭐가 안 중요한지, 그래서 지워도 되는지, 이런 것을 결정하는 것도 중요하답니다! 

말하자면, 할 일 리스트에도 요즘 유행하는 미니멀리즘을 적용해서, 치우고 버리고 하다보면 리스트에 정말 중요한 일만 남게 되고. 그럼 눈에 딱 보이니까, 그 일들에 더 집중을 할 수 있게 되는거죠. 

집은 쫌 잘 안 치우더라도....할 일 리스트에라도 미니멀리스트가 되어봅시다!

R 기본 중의 기본

1. R 언어 설치

CRAN R (https://cran.r-project.org/) 에 가서, Download and Install R 에서 각자의 OS에 맞는 R을 다운로드 합니다. 예를 들어, 윈도우를  사용 중 이라면, Download R for Windows 를 선택해서 설치합니다.

2. RStudio 설치

RStudio는 R 개발환경입니다. R library관리, 코드 에디팅, 실행 등등을 RStudio 한군데서 할 수 있어요. https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ 에서 RStudio Desktop을 다운받아 설치합니다.

이제 R 사용할 준비는 다 된거예요. 참 쉽죠~?

 

R로 Linear Regression Model로 분석하기

df라는 데이타프레임이 있다고 합시다. 하나 만들어 보았어요.

> df <-  data.frame(xx=c(1,2,3,4,5), yy=c(1.1, 2.1, 3.2, 3.9, 5.2))

df는 이렇게 생겼습니다.

> df
  xx  yy
1  1 1.1
2  2 2.1
3  3 3.2
4  4 3.9
5  5 5.2

xx와 yy의 관계를 그림으로 보면 이렇습니다.

yy가 xx의 linear model로 설명될 수 있는지를 알기 위해 lm함수를 이용해서 모델을 만듭니다.

> lin.model <- lm(yy~xx, data=df)

lm의 첫번째 argument는 yy와 xx의 관계를 표현하는 식, 두번째 argument는 사용할 데이타프레임, 그러니까 df입니다.

만들어진 linear modeling결과물을 봅시다.

> summary(lin.model)

Call:
lm(formula = yy ~ xx, data = df)
Residuals:
         1          2          3          4          5 
 6.939e-18  2.936e-16  1.000e-01 -2.000e-01  1.000e-01 
Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.10000    0.14832   0.674 0.548486    
xx           1.00000    0.04472  22.361 0.000196 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.1414 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.994, Adjusted R-squared:  0.992 
F-statistic:   500 on 1 and 3 DF,  p-value: 0.0001958

가장 중요한 부분에 하이라이트했어요. xx에 대한 p-value가 0.000196으로 별세개. 그러니까, yy는 xx의 선형함수로 표현되고 이게 통계학적으로 유의미하다는 결과가 나왔네요.