R 프로그래밍

프로그램을 어떻게 작성하는지 배우는 가장 좋은 방법은 의미있는 무언가를 작성해보는 것이다. 그래서 이번 R 소개는 흔한 과학 작업에 맞춰있다: 자료 분석.

진정한 목적은 R을 가르치는 것이 아니라, 모든 프로그래밍에 기반하는 기본 개념을 전달함에 있다. R을 사용해서 학습을 진행한다. 왜냐하면,

  1. 예제로 어떤 언어든지 사용해야만 된다.
  2. 무료이고, 문서화가 잘 되어 있고, 거의 모든 곳에서 실행된다.
  3. 과학자들 사이에 커다란 (그리고 점증하는) 사용자 기반이 있다.
  4. 다양한 작업을 수행하는데 이용가능한 외부 패키지 라이브러리가 많다.

하지만, 두 가지 가장 중요한 것은 어떤 언어든 상관없이 동료가 사용하는 언어를 사용해서, 작업 결과를 쉽게 공유할 수 있어야 하고, 해당 언어를 잘 사용해야 된다는 점이다.

관절염에 대한 새로운 치료법이 처방된 환자의 염증에 대한 연구를 진행하고 있고, 첫 데이터셋(Data Set) 12개를 분석할 필요가 있다. 데이터셋은 CSV 형식(comma-separated values, 구분자가 콤마 값을 가진 파일 형식)으로 저장되어 있다: 각 행은 환자 한명에 대한 정보로 구성되고, 열은 연속된 날짜 정보를 나타낸다. 첫번째 파일에 대한 처음 행 몇줄 정보는 다음과 같다:

0,0,1,3,1,2,4,7,8,3,3,3,10,5,7,4,7,7,12,18,6,13,11,11,7,7,4,6,8,8,4,4,5,7,3,4,2,3,0,0
0,1,2,1,2,1,3,2,2,6,10,11,5,9,4,4,7,16,8,6,18,4,12,5,12,7,11,5,11,3,3,5,4,4,5,5,1,1,0,1
0,1,1,3,3,2,6,2,5,9,5,7,4,5,4,15,5,11,9,10,19,14,12,17,7,12,11,7,4,2,10,5,4,2,2,3,2,2,1,1
0,0,2,0,4,2,2,1,6,7,10,7,9,13,8,8,15,10,10,7,17,4,4,7,6,15,6,4,9,11,3,5,6,3,3,4,2,3,2,1
0,1,1,3,3,1,3,5,2,4,4,7,6,5,3,10,8,10,6,17,9,14,9,7,13,9,12,6,7,7,9,6,3,2,2,4,2,0,1,1

다음을 수행해야 된다.

  • CSV 형식 데이터 파일을 주기억장치에 적재(loading)한다.
  • 모든 환자에 대해서 각 날짜별로 평균 염증을 계산한다.
  • 결과값을 도식화한다.

상기 작업을 수행하기 위해서, 프로그래밍에 관해 약간 학습할 필요가 있다.

전제조건

학습자는 (작업 디렉토리를 포함) 파일과 디렉토리에 관한 개념을 이해할 필요가 있다. 흔히 RStudio를 사용해서 학습을 진행하지만, 필수로 요구되는 것은 아니다.

사전 준비

학습을 진행하는데 일부 파일을 미리 다운로드할 필요가 있다:

  1. 바탕화면에 r-novice-inflammation로 새로운 폴더를 생성한다.
  2. r-novice-inflammation-data.zip 파일을 다운로드 하고, 상기 폴더에 이동한다.
  3. 만약 아직 압축을 풀지 않았다면, 두번 클릭해서 압축을 푼다. 최종 결과작업은 data 폴더가 새로 생겨야 된다.

  4. 다음 명령어로 유닉스 쉘에서 상기 폴더로 접근할 수 있다:

    $ cd && cd Desktop/r-novice-inflammation/data

학습주제

한국어(Korean) 영어(English)
1. 환자 데이터 분석 1. Analyzing patient data
2. 함수 생성 2. Creating functions
3. 데이터셋 다수 분석 3. Analyzing multiple data sets
4. 조건 선택 4. Making choices
5. 명령-라인 프로그램 5. Command-Line Programs
6. R을 사용해서 프로그램을 설계하는 모범사례 6. Best practices for using R and designing programs
7. knitr로 동적 보고서 작성 7. Dynamic reports with knitr
8. R 팩키지 작성 8. Making packages in R

추가 학습교재

보충 학습

한국어(Korean) 영어(English)
* RStudio 소개 * Introduction to RStudio
* 데이터 다루기 * Addressing data
* 요인 이해하기 * Understanding factors
* 자료형과 자료구조 * Data types and structures
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