함수

1. 내장 함수

1-1. 내장함수의 종류

1-2. 내장함수 예제

xxxxxxxxxx
a <- 1:5    
sqrt(a) 
exp(a)  
​
out <- (a + sqrt(a))/(exp(2)+1); out    
    
x1 <- seq(-2, 4, by = .5); x1   
    
floor(x1)   
    
trunc(x1)   
    
a <- c(1,-2,3,-4)   
b <- c(-1,2,-3,4)   
    
min(a,b)    
    
pmin(a,b)

결과 :

xxxxxxxxxx
> a <- 1:5
> sqrt(a)
## [1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068
> exp(a)
## [1]   2.718282   7.389056  20.085537  54.598150 148.413159
> 
> out <- (a + sqrt(a))/(exp(2)+1); out
## [1] 0.2384058 0.4069842 0.5640743 0.7152175 0.8625604
> 
> x1 <- seq(-2, 4, by = .5); x1
##  [1] -2.0 -1.5 -1.0 -0.5  0.0  0.5  1.0  1.5  2.0  2.5  3.0  3.5
## [13]  4.0
> 
> floor(x1)
##  [1] -2 -2 -1 -1  0  0  1  1  2  2  3  3  4
> 
> trunc(x1)
##  [1] -2 -1 -1  0  0  0  1  1  2  2  3  3  4
> 
> a <- c(1,-2,3,-4)
> b <- c(-1,2,-3,4)
> 
> min(a,b)
## [1] -4
> 
> pmin(a,b)
## [1] -1 -2 -3 -4

1-3. 확률분포와 관련된 함수

1) 정규분포

xxxxxxxxxx
dnorm(x, mean=0, sd=1) # 확률밀도함수 
x <- seq(-3,3, length=30)   
y <- dnorm(x)   
plot(x, y, type='l', main="N(0,1)", ylab="f(x)")    
​

결과 :

• pnorm(q, mean=0, sd=1) : Z∼N(0,12)인 누적분포함수P(Z≤1.96) = ?

xxxxxxxxxx
pnorm(1.96) 

결과 :

xxxxxxxxxx
> pnorm(1.96)
## [1] 0.9750021

• rnorm(n, mean=0, sd=1) : 난수(랜덤넘버)생성

xxxxxxxxxx
rnorm(10)

결과 :

xxxxxxxxxx
> rnorm(10)
##  [1] -2.4889669 -0.1988307  0.3942407 -0.7583794  0.3852281
##  [6]  0.3809737 -1.0661356 -0.3894842 -0.8769265 -0.9841782

2) 이항분포

xxxxxxxxxx
dbinom(x, size, prob)   
pbinom(q, size, prob)   
qbinom(p, size, prob)   
rbinom(n, size, prob)   

1-4. 기타 내장함수들

1) print() : 객체의 값을 화면에 출력

xxxxxxxxxx
a <- c(5,3,6,2,4)   
print(a)    

결과 :

xxxxxxxxxx
> a <- c(5,3,6,2,4)
> print(a)
## [1] 5 3 6 2 4

2) cat() : 문자열 및 연산결과를 동시에 출력 화면에 프린트

xxxxxxxxxx
cat("mean of a is ",mean(a), "variance of a is ", var(a),"\n")  

결과 :

xxxxxxxxxx
> cat("mean of a is ",mean(a), "variance of a is ", var(a),"\n")
## mean of a is  4 variance of a is  2.5 

3) unique() : 서로 다른 원소값들

xxxxxxxxxx
x <- c(1,5,1,3,5,7,5)   
unique(x)

결과 :

xxxxxxxxxx
> x <- c(1,5,1,3,5,7,5)
> unique(x)
## [1] 1 5 3 7

4) substr(x, start, stop) : 문자열에서 일부 추출

xxxxxxxxxx
x <- c("노무현","이명박", "박근혜", "문재인")   
substr(x, 1, 1)     

결과 :

xxxxxxxxxx
> x <- c("노무현","이명박", "박근혜", "문재인") 
> substr(x, 1, 1) 
## [1] "노" "이" "박" "문"

5) paste(..., sep=""): 문자열의 결합

xxxxxxxxxx
paste("x",1:3,sep="")   
paste("x",1:3,sep="M")  
paste("Today is", date())

결과 :

xxxxxxxxxx
> paste("x",1:3,sep="")
## [1] "x1" "x2" "x3"
> paste("x",1:3,sep="M")
## [1] "xM1" "xM2" "xM3"
> paste("Today is", date())
## [1] "Today is Mon Oct 07 12:25:16 2019"

2. 사용자 정의 함수

2-1. 수학 함수

y = f(x1,x2)

• f : 함수이름
• x1,x2는 입력 값
• y는 결과값

2-2. 프로그램 함수 : 수학함수와 동일한 개념, 용어는 다소 상이

• f : 함수이름
• x1, x2를 인수(input arguments)
• y는 결과값 (반환값, return value)

2-3. R 에서 사용자 함수의 정의 방법

xxxxxxxxxx
function_name <- function(인수1, 인수2, ...)  { 
​
여기에 함수 계산 내용을 R 코드로 삽입  
​
  return(반환값)   
}

2-4. 사용자 함수의 호출

xxxxxxxxxx
function_name(arg_1 = 1)    
function_name(arg_2 = 1, arg_1 = 3) 
function_name(3, 1) 

2-5. 사용자 정의 함수 작성 예제

[예제 1] 아래의 수학 함수에서 f(3,4), f(1,2)를 계산해 보자. f(x1,x2) = x1^2 + x2^2

1) R 함수 정의

xxxxxxxxxx
f <- function(x1, x2) { 
y <- x1 ^2 + x2 ^2  
return(y)   
}

결과 :

xxxxxxxxxx
> f <- function(x1, x2) {
+ y <- x1 ^2 + x2 ^2
+ return(y)
+ }

2) 함수 호출

xxxxxxxxxx
f(x1=1, x2=2)   
f(3, 4) 
f(x1=c(1,2), x2=c(3,4))

결과 :

xxxxxxxxxx
> f(x1=1, x2=2)
## [1] 5
> f(3, 4)
## [1] 25
> f(x1=c(1,2), x2=c(3,4))
## [1] 10 20

[예제 2] 모평균이 m이고, 모표준편차가 s인 정규분포에서, 난수 n개를 생성하여, 히스토그램과 상자그림을 그리는 함수

1) R 함수 정의

xxxxxxxxxx
normal_hist <- function(m, s, n) {  
  x <-  rnorm(n, mean=m, sd=s)  
  hist(x, main=paste0("N(",m, ",", s^2, ")"))   
}

결과 :

xxxxxxxxxx
> normal_hist <- function(m, s, n) {
+   x <-  rnorm(n, mean=m, sd=s)
+   hist(x, main=paste0("N(",m, ",", s^2, ")"))
+ }

2) 함수 호출

xxxxxxxxxx
normal_hist(m=5, s=3, n=100)

결과 :