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\name{ore.summary}
\alias{ore.summary}
\title{
Oracle R Enterprsie 데이터 요약
}
\description{
가변적 행 집계 내의 \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체에
  대한 설명적 통계를
  생성합니다.
}
\usage{
  ore.summary(data, var, stats = c("n", "mean", "min", "max"),
              class = NULL, types = NULL, ways = NULL, weight = NULL,
              order = NULL, maxid = NULL, minid = NULL, mu = 0,
              no.type = FALSE, no.freq = FALSE) 
}
\arguments{
  \item{data}{
데이터의 \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체
    입니다.
}
  
  \item{var}{
\code{data} 인수의 모든 통계 계산에 적용되는
    \code{stats} 인수의 숫자 열 이름을 지정하는
    벡터 또는 문자열 벡터
    목록입니다. \code{var} 인수가 목록인 경우에는
    목록 길이가 1이거나 \code{stats} 길이와 동일해야
    합니다. 목록 길이가 1이면 문자열 벡터와
    동일합니다. 목록 길이가 1보다 크면 \code{var} 목록의
    각 요소가 \code{data}의 해당 위치에서 통계 계산을
    적용하는 \code{stats}의 열을 지정합니다.

}



   









   










              


   
   

      
  \item{stats}{
\code{var} 인수에 대한 통계 계산을 지정하는
    문자열 벡터입니다. 벡터 요소의 이름이
    지정된 경우 해당 이름이 출력 열 이름이 됩니다. 
    이 인수의 값은 다음 중 하나 이상일 수 있습니다.
   \code{"n"} 또는 \code{"freq"}(비누락 값 수),
   \code{"count"} 또는 \code{"cnt"}(모든 관찰 수),
   \code{"nmiss"}(누락 값 수),
   \code{"mean"} 또는 \code{"avg"}(값의 평균),
   \code{"min"}(값의 최소)
   \code{"max"}(값의 최대)
   \code{"css"}(수정된 제곱 합계),
   \code{"uss"}(수정되지 않은 제곱 합계),
   \code{"cv"}(변동 계수),
   \code{"sum"}(값의 합계)
   \code{"sumwgt"}(값의 가중 합계)
   \code{"range"}(값의 범위)
   \code{"stddev"} 또는 \code{"std"}(값의 표준 편차),
   \code{"stderr"} 또는 \code{"stdmean"}(평균의 표준 오차),
   \code{"variance"} 또는 \code{"var"}(값의 분산),
   \code{"kurtosis"} 또는 \code{"kurt"}(첨도),
   \code{"skewness"} 또는 \code{"skew"}(편포도),
   \code{"loccount<"} 또는 \code{"loc<"}(값이 제공된
   \code{mu}보다 작은 관찰 수),
   \code{"loccount>"} 또는 \code{"loc>"}(값이 제공된
   \code{mu}보다 큰 관찰 수),
   \code{"loccount!"} 또는 \code{"loc!"}(값이 제공된
   \code{mu}과(와) 동일하지 않은 관찰 수),
   \code{"loccount"} 또는 \code{"loc"}(값이 제공된
   \code{mu}과(와) 동일한 관찰 수),
   백분위수 유형: \code{"p0"}, \code{"p1"}, \code{"p5"},
   \code{"p10"}, \code{"p25"} 또는 \code{"q1"}, 
   \code{"p50"} 또는 \code{"q2"} 또는 \code{"median"},
   \code{"p75"} 또는 \code{"q3"},
   \code{"p90"}, \code{"p95"}, \code{"p99"}, \code{"p100"} (백분위수
   또는 백분위수),
   \code{"qrange"} 또는 \code{"iqr"}(사분위 범위, Q3-Q1),
   \code{"mode"}(가장 자주 발생하는 값),
   \code{"lclm"}(간격의 신뢰 레벨이 0.95와 동일한
   양면 왼쪽 신뢰 제한),
   \code{"rclm"}(간격의 신뢰 레벨이 0.95와 동일한
   양면 오른쪽 신뢰 제한),
   \code{"clm"}(간격의 신뢰 레벨이 0.95와 동일한
   양면 신뢰 레벨),
   \code{"t"}(스튜던트 t-테스트 통계),
   \code{"probt"} 또는 \code{"prt"}(스튜던트 t-테스트의 양측 P 값)
}
 
  \item{class}{
\code{data} 인수 내에서 범주 열 이름을 지정하는 지정하는
    문자열 벡터입니다. 지정하지 않으면
    전체 데이터 합계가 반환됩니다.
}

  \item{types}{
반환 요약에서 합계가 수행되는 \code{class}의
    열 이름 조합을 지정하는 문자열 벡터
    목록입니다.
}

  \item{ways}{
각 값이 유형 생성에 사용되는 \code{class}의 열 수를
    나타내는 정수 벡터입니다. 정수
    숫자가 1개인 경우, \code{class}에서 지정된 열 수를 포함하는 모든 가능한
    조합의 유형을 생성합니다. \code{ways}(으)로
    생성된 유형은 중복성이 자동으로 제거된 상태로 \code{types}에 지정된
    유형과 결합됩니다.
}
  
  \item{weight}{
분석 가중치로 사용하기 위해 \code{data} 내에서 숫자 열을
    지정하는 선택적인 단일 문자열입니다. 기본적으로
    각 비누락 관찰에 대한 가중치는 1입니다. \code{stats}을(를)
    사용할 수 있는 \code{weight}의 통계는 \code{"sum"},
    \code{"sumwgt"}, \code{"mean"}, \code{"css"}, \code{"uss"}, \code{"cv"},
    \code{"stddev"}, \code{"variance"}, 및 \code{"stderr"}입니다.
    \code{weight} 인수는 다른 통계로 지정된 경우 무시됩니다.
}




  \item{order}{
정렬 조건을 지정하는 문자열 벡터입니다.
    이 인수의 값은 다음 중 하나 이상일 수 있습니다.
    \code{"freq"} 또는 \code{"-freq"}(개수 통계 기반의 오름차순 또는 내림차순
    정렬), 
    \code{"type"} 또는 \code{"-type"}(유형 기반의 오름차순 또는 내림차순
    정렬),
    \code{"class"} 또는 \code{"-class"}(\code{class}의 열 기반의 오름차순 또는 내림차순
    정렬).
}

  \item{maxid}{
\code{data}의 두 열을 지정하는 각 요소를 나타내는
    이름이 지정된 문자열의 벡터입니다. 요소 이름은 \code{over-column}을(를)
    지정하고 요소 값은 \code{id-column}을(를)
    지정합니다. 각 요소는 반환된 \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체에서
    추가 열을 발생시킵니다.
    각 추가 열에는 \code{id-column}에서 최대값을 포함하는 관찰에
    해당하는 \code{over-column}의 값이
    포함됩니다.
}

  \item{minid}{
\code{data}의 두 열을 지정하는 각 요소를 나타내는
    이름이 지정된 문자열의 벡터입니다. 요소 이름은 \code{over-column}을(를)
    지정하고 요소 값은 \code{id-column}을(를)
    지정합니다. 각 요소는 반환된 \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체에서
    추가 열을 발생시킵니다.
    각 추가 열에는 \code{id-column}에서 최소값을 포함하는 관찰에
    해당하는 \code{over-column}의 값이
    포함됩니다.
}  

  \item{mu}{
일부 통계에 대해 추가적인 수치 매개변수를 제공하기
    위해 요소가 \code{var}의 각 값에 해당하는 단일 숫자 또는
    숫자의 벡터입니다. 기본값은 0입니다.
    \code{mu}을(를) 사용하는 통계는 \code{"loccount<"},
    \code{"loccount>"}, \code{"loccount"}, \code{"loccount!"},
    \code{"t"} 및 \code{"probt"}입니다. \code{mu} 인수는 다른 통계에 지정될
    경우 무시됩니다.
}
  
  \item{no.type}{
출력에서 \code{TYPE} 열을 삭제할지 여부를
    나타내는 논리 값입니다.
}

  \item{no.freq}{
출력에서 \code{FREQ} 열을 삭제할지 여부를
    나타내는 논리 값입니다.
}
}

\details{
\code{ore.summary} 함수는 사용자가 지정한 집계 하위 그룹 내
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체에 대한 설명적
통계를 생성합니다.
  \code{class} 인수는 집계 하위 그룹을 정의하는 데 사용할
  열을 지정합니다. \code{types} 및 \code{ways} 인수는
  하위 그룹을 정의합니다. \code{class}이(가) NULL인 경우 함수는
  하위 그룹 없이 전체 데이터를 집계합니다. \code{class}이(가)
  지정되었지만 \code{types} 및 \code{ways}이(가) 모두 NULL인 경우
  함수는 \code{class}에서 열별로 모든 가능한 하위 그룹의 집계를
  반환합니다. 하위 그룹 수는 \code{class} 열 수에 따라 
  기하급수적으로 증가합니다. Oracle은 
  \code{types} 및 \code{ways}을(를) 사용해서 원하는 하위 그룹을 지정할 것을 권장합니다.
}
\value{
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체를 반환합니다.
}
\references{
  \href{http://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/r/r-enterprise/documentation/index.html}{Oracle R Enterprise}
}
\author{
  Oracle \email{oracle-r-enterprise@oracle.com}
}
\examples{
  IRIS <- ore.push(iris)

  ore.summary(IRIS, c("Sepal.Length", "Petal.Length"))

  ore.summary(IRIS, c("Sepal.Length", "Petal.Length"), c("mean", "std", "p10"),
    class="Species")

  ore.summary(IRIS, list(c("Sepal.Length", "Petal.Length"),
    "Sepal.Width"), c(AVG="mean", "std"), class="Species")

  ore.summary(IRIS, c("Sepal.Length", "Petal.Length"), c("mean", "std"),
    class="Species", weight="Sepal.Width")

  ore.summary(IRIS, c("Sepal.Length", "Petal.Length"), c("mean", "std"),
    class=c("Species", "Petal.Width"),
    types=list("Species", c("Species", "Petal.Width")),
    order=c("type", "-freq", "class"))

  ore.summary(IRIS, c("Sepal.Length", "Petal.Length"), c("mean", "std"),
    class=c("Species", "Petal.Width"),
    ways=1, order=c("type", "-freq", "class"))

  ore.summary(IRIS, c("Sepal.Length", "Petal.Length"), c("mean", "prt"),
    class="Species", mu=c(5.8, 3.7))

  ore.summary(IRIS, c("Sepal.Length", "Petal.Length"), "mean",
    class="Species",
    maxid=c(Sepal.Length="Sepal.Width", Petal.Length="Petal.Width"))
}
\keyword{category}
\keyword{summary}