Ein häufiger Fehler, der in R auftreten kann, ist: Error : unexpected string constant in... Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie in R Anführungszeichen an der falschen Stelle verwenden. Die folgenden drei Beispiele veranschaulichen, wann dieser Fehler in verschiedenen Szenarien auftreten...
Ein Fehler, der bei der Verwendung von R auftreten kann, ist: Error in plot.window(...): need finite 'xlim' values Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, ein Diagramm in R zu erstellen und entweder einen Zeichenvektor oder einen Vektor mit nur NA-Werten...
Eine häufige Warnung, die Ihnen in R begegnen kann, ist: glm.fit: algorithm did not converge Diese Warnung tritt häufig auf, wenn Sie versuchen, ein logistisches Regressionsmodell in R anzupassen und eine perfekte Trennung sehen, d. h. eine Prädiktorvariable ist in der...
Eine häufige Warnung, die Ihnen in R begegnen kann, ist: Warning message: In predict.lm(model, df): prediction from a rank-deficient fit may be misleading Diese Warnung kann aus zwei Gründen auftreten: Grund 1 : Zwei Prädiktorvariablen sind perfekt korreliert. Grund 2 :...
In der Statistik werden alle Variablen auf einer von vier Messskalen gemessen: Nominal : Variablen, die keine quantitativen Werte haben. Ordinalzahl : Variablen, die eine natürliche Reihenfolge haben, aber keinen quantifizierbaren Unterschied zwischen den Werten. Intervall : Variablen, die eine natürliche...
In der Statistik gibt es zwei Arten von Variablen: Quantitative Variablen : Variablen, die eine messbare Größe darstellen. Beispiele beinhalten: Quadratfuß Höhe Gewicht Einwohnerzahl Qualitative Variablen : Variablen, die Namen oder Bezeichnungen annehmen und in Kategorien fallen. Beispiele beinhalten: Augenfarbe Geschlecht...
Ein Boxplot ist eine Art Diagramm, das die fünfstellige Zusammenfassung eines Datensatzes anzeigt, der Folgendes umfasst: Der Mindestwert Das erste Quartil (das 25. Perzentil) Der Medianwert Das dritte Quartil (das 75. Perzentil) Der Maximalwert Wir verwenden drei einfache Schritte, um ein...
Regressionsmodelle werden verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren. Wann immer wir ein Regressionsmodell anpassen, möchten wir verstehen, wie gut das Modell die Werte der Prädiktorvariablen verwenden kann, um den Wert der Antwortvariablen vorherzusagen....
Die lineare Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren. Wann immer wir eine lineare Regression durchführen, möchten wir wissen, ob eine statistisch signifikante Beziehung zwischen der Prädiktorvariablen und der Antwortvariablen besteht. Wir testen die...
Ein Fehler, der bei der Verwendung von NumPy auftreten kann, ist: TypeError : 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie einer Funktion, die eine Ganzzahl erwartet, einen Gleitkommawert bereitstellen. Das folgende Beispiel zeigt, wie...