BOXPLOT 썸네일형 리스트형 R을 이용한 이상치 분석 이상치(Outlier)라고 하면 특정 데이터 변수의 분포에서 비정상적으로 벗어난 값을 뜻한다.예를 들면 어떤 학생이 신체검사를 했다고 치자 A학생은 몸무게와 키가 각각 100kg, 150cm나왔다.이 A학생은 일반적으로 생각했을때 키에 비해 몸무게가 많은 것으로 보인다. (여기서는 몸무게와 키는 상관관계가 높은 것으로 간주한다.)그럼 이 A학생은 속한 학년 반 또는 또래 아이들에 비해 비정상(여기서 이상치)이 맞을까? 위 질문에 대한 이상치 분석을 한번 해보자.이상치 분석을 위한 모델 데이터는 A학생이 포함된 반의 학생들의 몸무게, 키 데이터이며 변수는 몸무게, 키로만 한정지어 분석해보고자 한다. 모델에 대한 종속변수는 몸무게이며 설명변수는 키가 된다. 우선 데이터를 한번 만들어보자.(실제 데이터가 없으.. 더보기 MySQL(MariaDB) 사분위수 구하기 특정 데이터 분포를 쉽게 확인할 수 있는 수치로는 최소값, 중간값, 평균값, 최대값 그리고 사분위수가 있다.사분위수는 데이터의 균등한 분할로 25%, 50%, 75%, 100%를 나타내며 1사분위수(1Q)는 25% 값에 해당한다. 사분위수를 알아내면 BOXPLOT과 같은 Chart를 통해 데이터 분포를 시각화 할 수 있을 것이다.아쉽게도 R과 같은 통계언어의 경우는 쉽게 사분위수를 구할 수 있으나 MySQL의 경우는 지원하는 내장함수가 존재하지않는다. 그래서 SQL를 통해 사분위수를 구할 수 있는 방법을 알아 보고자 한다. boxplot 해석을 돕기 위한 그림(출처) SET GROUP_CONCAT_MAX_LEN = 10485760; SELECT MIN(COLUMN_NAME) AS 'MIN', SUBSTR.. 더보기 이전 1 다음
