[논문]통계공학을 위한 R 패키지 응용

장대흥

doi:10.5351/kjas.2020.33.1.087

통계공학을 위한 R 패키지 응용
Applications of R package for statistical engineering 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.33 no.1, 2020년, pp.87 - 105

초록
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통계공학은 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. R은 무료로 개방되어 있는 통계패키지로서 통계모형, 통계 계산 및 통계 그래픽 관련 패키지가 방대하다. 우리는 이러한 R 패키지를 통계공학을 위한 기본 통계패키지로 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 통계공학을 위한 R 패키지 응용을 살펴보고 통계공학 관련 CRAN Task Views가 필요함을 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Statistical engineering contains the design of experiments, quality control/management, and reliability engineering. R is a free software environment for statistical computing and graphics that is supported by the R Foundation for Statistical Computing. R package has many functions and libraries for statistical engineering. We can use R package as a useful tool for statistical engineering. This paper shows the applications of R package for statistical engineering and suggests a R Task View for statistical engineering.

주제어

표/그림 (21)

그림 Figure 2.1. Ranking for R packages.
표 Table 1.1. Domains and ﬁelds in statistical engineering
표 Table 2.1. The meaning of R package dependency
표 Table 2.2. Contents for data wrangling
표 Table 2.3. R functions and R packages for data wrangling, pipe operators, combining multiple tables, and string operation
그림 Figure 2.2. Diagram which display R package dependency linked to ‘dplyr’ package.
그림 Figure 2.3. R package dependency graph for data wrangling.
표 Table 2.4. R functions and R packages for exploratory data analysis
그림 Figure 2.4. Diagram which display R package dependency linked to ‘ggplot2’ package.
그림 Figure 2.5. R package dependency graph for data visualization.
그림 Figure 2.6. Box plots for piston rings data.
표 Table 3.1. R functions and R packages for experimental designs
그림 Figure 3.1. Diagram which display R package dependency linked to ‘FrF2’package.
그림 Figure 3.2. R package dependency graph for experimental designs.
그림 Figure 3.3. Color map of 17-run DSD for 8 quantitative factors.
그림 Figure 3.4. Contour plot in restricted pseudo component region under the special cubic model
표 Table 3.2. R functions and R packages for quality control/ quality management
그림 Figure 3.5. R package dependency graph for quality control/ quality management.
그림 Figure 3.6. Process capability analysis for piston rings data(using ‘qualityTools’ package).
표 Table 3.3. R functions and R packages for reliability engineering/ survival analysis
그림 Figure 3.7. R package dependency graph for reliability engineering/ survival analysis.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	통계학의 정의는?	통계학은 데이터를 수집, 정리, 분석하고 의사결정을 하는 과학으로 정의된다. 통계공학(statistical engineering)은 크게 3가지 파트인 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다.
	신뢰성공학과 생존분석을 비교하였을 때 차이점은?	신뢰성공학은 무생물인 재료, 기구, 제품, 소프트웨어의 수명에 주관심이 있고 생존분석은 환자의 생존시간에 주관심이 있다. 신뢰성공학과는 달리 생존분석에서는 절단자료 (censored data)가 자주 발생하므로 비모수추론을 주로 행한다. 또한 신뢰성공학에서는 통계모형으로서 와이블분포를 중심으로 전개되나 생존분석은 감마분포를 중심으로 전개된다. 그럼에도 불구하고 신뢰성공학은 생존분석과 아주 유사한 통계분석을 행한다.
	통계공학을 크게 3가지 파트로 나누면?	통계학은 데이터를 수집, 정리, 분석하고 의사결정을 하는 과학으로 정의된다. 통계공학(statistical engineering)은 크게 3가지 파트인 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. 이 3가지 파트는 일반적인 통계분야와는 구분되는 독특한 영역을 이루고 있다.

참고문헌 (14)

Baumer, B. S., Kaplan, D. T., and Horton, N. J. (2017). Modern Data Science with R, CRC Press, New York.
Boehmke, B. C. (2016). Data Wrangling, Springer, New York.
Cano, E. L., Moguerza, J. M., and Corcoba, M. P. (2015). Quality Control with R, Springer, New York.
Cano, E. L., Moguerza, J. M., and Redchuk, A. (2012). 2. Six Sigma with R, Springer, New York.
Jones, B. and Nachtsheim, C. J. (2011). A class of three-level designs for definitive screening in the presence of second-order effects, Journal of Quality Technology, 43, 1-15.

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Jones, B. and Nachtsheim, C. J. (2013). Definitive screening designs with added two-level categorical factors, Journal of Quality Technology, 45, 121-129.

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Juan, E. M. S., Edra, E. V., Sales, J. M., Lustre, A. O., and Resurreccion, A. V. A. (2006). Utilization of peanut fines in the optimization of peanut polvoron using mixture response methodology, International Journal of Food Science and Technology, 41, 768-774.

상세보기
Lawson, J. (2015). Design and Analysis of Experiments with R, CRC Press, New York.
Montgomery, D. C. (2013a). Design and Analysis of Experiments (8th ed), John Wiley, Singapore.
Montgomery, D. C. (2013b). Introduction to Statistical Quality Control (7th ed), John Wiley, New York.
Na, J. H. (2017). R Data Mining, Free Academy, Seoul.
Qiu, P. (2014). Introduction to Statistical Process Control, CRC Press, New York.
Wilkinson, L. (2005). The Grammar of Graphics, Springer, New York.
Williams, G. J. (2017). The Essentials of Data Science, CRC Press, New York.

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