Category: مرشد

يتم استخدام اختبار F الجزئي لتحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين نموذج الانحدار والنسخة المتداخلة من نفس النموذج أم لا. النموذج المتداخل هو ببساطة نموذج يحتوي على مجموعة فرعية من متغيرات التوقع في نموذج الانحدار الشامل. على...

في بعض الأحيان، قد ترغب في العثور على أعلى 10% من القيم في عمود Excel. ولحسن الحظ، هناك طريقتان سريعتان للقيام بذلك: 1. استخدم التنسيق الشرطي > القواعد العليا/السفلى > أعلى 10% 2. قم بالتصفية باستخدام =CELL >=PERCENTILE(CELL RANGE, 0.9) يقدم...

في بعض الأحيان قد ترغب في العثور على القيم العشرة الأولى في قائمة في Excel. لحسن الحظ، من السهل القيام بذلك باستخدام الدالة LARGE() ، والتي تستخدم بناء الجملة التالي: كبير (صفيف، ك) ذهب: المصفوفة: مصفوفة القيم. k: أكبر قيمة k...

يقارن اختبار نسبة الاحتمالية مدى ملاءمة نموذجين من نماذج الانحدار المتداخلة. النموذج المتداخل هو ببساطة نموذج يحتوي على مجموعة فرعية من متغيرات التوقع في نموذج الانحدار الشامل. على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا نموذج الانحدار التالي مع أربعة متغيرات متوقعة: Y...

والباقي هو الفرق بين القيمة المرصودة والقيمة المتوقعة في تحليل الانحدار . يتم حسابه على النحو التالي: المتبقية = القيمة المرصودة – القيمة المتوقعة تذكر أن الهدف من الانحدار الخطي هو قياس العلاقة بين واحد أو أكثر من متغيرات التوقع ومتغير...

في كثير من الأحيان نسعى في الإحصائيات إلى قياس العلاقة بين متغيرين. وهذا يساعدنا على فهم ما يلي: اتجاه العلاقة بين متغيرين. مع زيادة أحد المتغيرات، هل يميل المتغير الآخر إلى الزيادة أم النقصان؟ قوة العلاقة بين متغيرين. ما مدى تغير...

في الإحصاء، يشير الارتباط إلى قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين. يمكن أن تتراوح قيمة معامل الارتباط من -1 إلى 1، مع التفسيرات التالية: -1: وجود علاقة سلبية تامة بين متغيرين 0: لا توجد علاقة بين متغيرين 1: وجود علاقة إيجابية مثالية...

يمكنك استخدام بناء الجملة التالي لتحويل مصفوفة NumPy إلى pandas DataFrame: #create NumPy array data = np. array ([[1, 7, 6, 5, 6], [4, 4, 4, 3, 1]]) #convert NumPy array to pandas DataFrame df = pd. DataFrame (data=data) يوضح المثال...

في كثير من الأحيان قد تكون مهتمًا بحساب عدد الملاحظات لكل مجموعة في DataFrame الباندا. لحسن الحظ، من السهل القيام بذلك باستخدام الدالتين groupby() و size() بالصيغة التالية: df. groupby (' column_name '). size () يشرح هذا البرنامج التعليمي عدة أمثلة...

لقراءة ملف نصي باستخدام الباندا في بايثون، يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي: df = pd. read_csv (" data.txt ", sep="") يقدم هذا البرنامج التعليمي عدة أمثلة للاستخدام العملي لهذه الوظيفة. قراءة ملف نصي مع رأس لنفترض أن لدينا الملف النصي...