L’estimation du maximum de vraisemblance (MLE) est une méthode qui peut être utilisée pour estimer les paramètres d’une distribution donnée. Ce tutoriel explique comment calculer le MLE pour le paramètre λ d’une distribution de Poisson . Étape 1 : Rédigez le...
Étant donné un ensemble de p variables prédictives et une variable de réponse, la régression linéaire multiple utilise une méthode connue sous le nom de moindres carrés pour minimiser la somme des carrés résiduels (RSS) : RSS = Σ(y je – ŷ...
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Le moyen le plus simple de sous-définir un bloc de données par une plage de dates dans R consiste à utiliser la syntaxe suivante : df[df$date >= "some date" & df$date <= "some date", ] Ce tutoriel fournit plusieurs exemples d’utilisation pratique...
Souvent, vous souhaiterez peut-être attribuer des couleurs aux points d’un tracé ggplot2 en fonction d’une variable catégorielle. Heureusement, cela est facile à faire en utilisant la syntaxe suivante : ggplot(df, aes(x=x_variable, y=y_variable, color=color_variable)) + geom_point() Ce didacticiel fournit plusieurs exemples d’utilisation pratique...
L’un des problèmes les plus courants que vous rencontrerez en apprentissage automatique est la multicolinéarité . Cela se produit lorsque deux variables prédictives ou plus dans un ensemble de données sont fortement corrélées. Lorsque cela se produit, un modèle peut être...
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Lorsque nous disposons d’un ensemble de données avec une variable prédictive et une variable de réponse , nous utilisons souvent une régression linéaire simple pour quantifier la relation entre les deux variables. Cependant, la régression linéaire simple (SLR) suppose que la...
La régression linéaire multiple est une méthode que nous pouvons utiliser pour quantifier la relation entre deux ou plusieurs variables prédictives et une variable de réponse . Ce didacticiel explique comment effectuer manuellement une régression linéaire multiple. Exemple : régression linéaire multiple...
