Die Restvarianz (manchmal auch „unerklärte Varianz“ genannt) bezieht sich auf die Varianz in einem Modell, die nicht durch die Modellvariablen erklärt werden kann. Je höher die Restvarianz eines Modells ist, desto weniger kann das Modell die Variation in den Daten erklären....
In der Statistik geht es oft darum, den Anteil der Individuen in einer Population mit einem bestimmten Merkmal abzuschätzen. Beispielsweise möchten wir möglicherweise den Anteil der Einwohner einer bestimmten Stadt schätzen, die ein neues Gesetz unterstützen. Anstatt jeden Einwohner zu fragen,...
Ein Konfidenzintervall für eine Binomialwahrscheinlichkeit wird mit der folgenden Formel berechnet: Konfidenzintervall = p +/- z*(√ p(1-p) / n ) Gold: p: Anteil „Erfolge“ z: der gewählte z-Wert n: Stichprobengröße Der von Ihnen verwendete Z-Wert hängt vom gewählten Konfidenzniveau ab. Die...
Wann immer Sie in der Statistik auf den Begriff t α/2 stoßen, bezieht er sich einfach auf den kritischen Wert t der t-Verteilungstabelle, der α/2 entspricht. In diesem Tutorial wird Folgendes erklärt: So ermitteln Sie t α/2 mithilfe der az-Tabelle. So...
Sie können die folgende Syntax verwenden, um eine DataFrame-Inline-Liste in Python zu konvertieren: #define list x = [4, 5, 8, ' A ' ' B '] #convert list to DataFrame df = pd. DataFrame (x). T Und Sie können die folgende...
Die gewichtete Standardabweichung ist eine nützliche Methode zur Messung der Streuung von Werten in einem Datensatz, wenn einige Werte im Datensatz höhere Gewichte haben als andere. Die Formel zur Berechnung einer gewichteten Standardabweichung lautet: Gold: N: Die Gesamtzahl der Beobachtungen M:...
Eine naive Prognose ist eine Prognose, bei der die Prognose für einen bestimmten Zeitraum einfach dem in der vorherigen Periode beobachteten Wert entspricht. Angenommen, wir haben in den ersten drei Monaten des Jahres die folgenden Verkäufe eines bestimmten Produkts: Die Umsatzprognose...
Der symmetrische mittlere absolute prozentuale Fehler (SMAPE) wird verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit von Modellen zu messen. Es wird wie folgt berechnet: SMAPE = (1/n) * Σ(|Prognose – Ist| / ((|Ist| + |Prognose|)/2) * 100 Gold: Σ – ein Symbol, das „Summe“...
Der symmetrische mittlere absolute prozentuale Fehler (SMAPE) wird verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit von Modellen zu messen. Es wird wie folgt berechnet: SMAPE = (1/n) * Σ(|Prognose – Ist| / ((|Ist| + |Prognose|)/2) * 100 Gold: Σ – ein Symbol, das „Summe“...
Um mithilfe einer Schleife in R Werte zu einem Vektor hinzuzufügen, können Sie die folgende grundlegende Syntax verwenden: for (i in 1:10) { data <- c(data, i) } Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden können....