Le clustering est une technique d’apprentissage automatique qui tente de trouver des groupes d’ observations au sein d’un ensemble de données. L’objectif est de trouver des clusters tels que les observations au sein de chaque cluster soient assez similaires les unes...
La variance est un moyen de mesurer dans quelle mesure les valeurs des données sont réparties autour de la moyenne. La formule pour trouver la variance d’une population est la suivante : σ 2 = Σ (x je – μ) 2 /...
Le clustering est une technique d’apprentissage automatique qui tente de trouver des groupes ou des grappes d’ observations au sein d’un ensemble de données. L’objectif est de trouver des clusters tels que les observations au sein de chaque cluster soient assez...
Un résidu étudiant est simplement un résidu divisé par son écart type estimé. En pratique, nous disons généralement que toute observation dans un ensemble de données dont le résidu étudiant est supérieur à une valeur absolue de 3 est une valeur...
Un résidu étudiant est simplement un résidu divisé par son écart type estimé. En pratique, nous disons généralement que toute observation dans un ensemble de données dont le résidu étudiant est supérieur à une valeur absolue de 3 est une valeur...
Une transformation box-cox est une méthode couramment utilisée pour transformer un ensemble de données non normalement distribué en un ensemble plusnormalement distribué . L’idée de base derrière cette méthode est de trouver une valeur pour λ telle que les données transformées...
La distance de Manhattan entre deux vecteurs, A et B , est calculée comme suit : Σ|une je – b je | où i est le i ème élément de chaque vecteur. Cette distance est utilisée pour mesurer la dissemblance entre deux...
La distance de Minkowski entre deux vecteurs, A et B , est calculée comme suit : (Σ|une je – b je | p ) 1/p où i est le i ème élément de chaque vecteur et p est un nombre entier. Cette...
Lorsque vous effectuez une analyse de régression ou une ANOVA dans R, les tableaux de sortie contiennent des valeurs p pour les variables utilisées dans l’analyse ainsi que les codes de signification correspondants. Ces codes de signification sont affichés sous la...
Pour ajuster un modèle de régression linéaire dans R, nous pouvons utiliser la commande lm() . Pour afficher la sortie du modèle de régression, nous pouvons alors utiliser la commande summary() . Ce didacticiel explique comment interpréter chaque valeur de la...
