시리즈:쉽게 R 수 있는 R

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R이란?

R (프로그래밍 언어) 항목을 참고. 요약하자면 R은 통계 분석 및 관련 프로그래밍에 최적화된 프로그래밍 언어, 또는 R을 이용하여 통계 및 기타 작업을 하는 소프트웨어를 의미한다.

R을 이용해야 되는 이유

자유도가 높다. 다른 프로그램들이 일반적인 RPG 게임 정도의 자유도를 보여준다면 R은 스카이림과 맞먹는 자유도를 보여준다. 더불어 기능을 확장하여 쓸 수 있는 패키지확장팩가 무지하게 많기 때문에 다양한 작업이 가능하다. 또한 무료이기 때문에 기업에서도 많이 쓴다.

여담이지만 R을 충실히 해둔다면 유사한 형태의 객체지향형 프로그래밍 언어를 익힐 때 정말 유리하다. for문까지 익히고 가면 쉬운 프로그래밍 항목을 어느 정도 이해할 수 있다!

R을 이용하면 안 되는 이유

도망쳐! 학부생 수준에서는 보통 R을 쓸 필요가 없다. 일반 상용 소프트웨어를 이용하는 것이 훤씬 편리하고 쉬우며 결과도 잘 나올 가능성이 높다. 세상에는 EXCEL, e-view, SPSS, SAS, STATA같은 좋은 프로그램들이 많으며 R을 제대로 익히는 것보다 앞의 프로그램들을 전부 익히는 것이 빠를지도 모른다! 앞의 프로그램들이 유료라서 부담이 된다면 gretl이란 프로그램을 이용해도 된다. 통계 분석에 R을 이용하기 위해선 R의 프로그래밍 언어를 익혀야 되기 때문에 R의 사용법을 익히는 것은 다른 소프트웨어를 배우는 것에 비해 훨씬 더 어렵다. 시간을 많이 투자해도 생각한 만큼 결과가 잘 나오지 않을지도 모른다.

설치 및 환경 설정

R Project 공식 웹사이트에 접속하여 다운 받으면 된다. 다운로드 페이지에 들어가면 수많은 링크가 뜨는데 당황하지 말고 가까운 지역을 찾아 다운하면 된다. 사실 지구 반대편에 위치한 곳을 이용해도 속도는 큰 차이가 없다.

사용에 도움이 되는 프로그램을 같이 설치해도 좋다. R Studio나 Tinn-R, RKWard 등이 있다. 이 중 가장 대중적으로 많이 쓰이는 프로그램은 R Studio. 단, 그래프를 작업을 할 때는 한글이 지원되지 않고 바로바로 큰 화면에서 그림을 확인하는 것이 어렵기 때문에 불편하다.

R의 확장팩이라고도 할 수 있는 패키지의 설치 방법은 후술.

R을 써보자

본 문서는 R의 기본적인 문법 구조를 이해하고 데이터를 입력하고 출력하고 간단한 산수를 하는 것을 목표로 하고 있다. 엑셀을 비롯한 다른 통계 프로그램을 이용하면 10분이면 끝날 일을 엄청난 공을 들여 하게 될 것이다.(...)

팁

오류가 나는 이유

다른 프로그래밍 언어와 마찬가지로 R도 수많은 이유로 인해 오류가 나게 된다. 아래는 오류가 나게 만드는, 자주 할 법한 실수를 모아둔 것.

1. 괄호를 제대로 쓰지 않아서.
2. 대소문자 구분을 하지 않아서.
3. 따옴표를 쓰지 않았거나 위치가 잘못 되어있어서.
4. 잘못된 종류의 괄호 이용.
5. 한국어보단 영어가 여러모로 에러가 날 가능성이 적다. '_' 대신 '.'를 자주 쓰는 것도 좋다.

R을 이용하다 막힐 때

• R의 기본 도움말 이용

help()함수나 함수 앞에 ?를 붙인 후 엔터를 누르면 함수에 대한 설명이 나온다. 연산기호에 대해 알고 싶다면 “”안에 넣어줘야 한다. 자세한 것은 아래의 예제를 참고할 것. 단, 설명이 다 영어라는 점과 어려운 함수일 수록 설명이 대충 써져 있을 확률이 높다는 것은 유의해야 한다.

help(library)
?library
?"%*%"

• 검색

R은 책보다 구글 검색을 통해 더 쉽게 더 나은 해결책을 찾을 수 있다. 단 영어로 검색해야 원하는 답변을 찾을 가능성이 높다.

귀차니스트들을 위한 꿀팁

• R에는 Built-in Constant라는 것이 존재한다.

 LETTERS
 letters
 month.abb
 month.name
 pi

다음과 같은데 글자 계속 반복해서 쓰기 귀찮을 때, 월을 입력할 때, 파이값을 가져다 쓸 때 편리하다.

• 미리 저장된 데이터도 있다. 'data()'함수로 전부 확인 가능. R 연습을 위해 따로 데이터를 마련할 필요 없이 내장된 데이터를 가져다쓰면 된다.
• 바깥에 괄호 표시를 해두면 이름을 지정하는 동시에 콘솔창에 출력도 가능하다.

 (Abs<-Letters[1:3])

• 엔터 치기 귀찮으면 세미콜론(;)으로 구분해도 된다.

 3+4 ; (libren<-"yellow")

• attach() 함수를 이용하면 굳이 dataframe$col.1 이런 식으로 표현할 필요 없이 col.1만 써도 소환이 가능하다. 다 쓰고 detach()를 해주는 것이 좋다.

 attach(iris)
 Species[3]
 detach(iris)

• scientific notation을 해제하고 싶다면

 options(scipen=999)

을 이용하면 된다. 원상복구는 options(scipen=0)을 입력하거나 R을 껐다 켜도 된다.