Der Goldfeld-Quandt-Test wird verwendet, um festzustellen, ob in einem Regressionsmodell Heteroskedastizität vorliegt. Heteroskedastizität bezieht sich auf die ungleiche Streuung von Residuen auf verschiedenen Ebenen einer Antwortvariablen in einem Regressionsmodell. Wenn Heteroskedastizität vorliegt, verstößt dies gegen eine der Schlüsselannahmen der linearen Regression...
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame nach Jahr zu gruppieren: df. groupby (df. your_date_column . dt . year )[' values_column ']. sum () Diese spezielle Formel gruppiert die Zeilen nach Datum in „your_date_column“ und berechnet...
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine Zeile eines Pandas-DataFrames in eine Liste zu konvertieren: row_list = df. loc [2 ,:]. values . flatten (). tolist () Diese spezielle Syntax wandelt die Werte an Position 2 des Zeilenindex des...
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Regressionskoeffizienten aus einem mit scikit-learn in Python erstellten Regressionsmodell zu extrahieren: p.d. DataFrame ( zip ( X.columns , model.coef_ )) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. Beispiel:...
Sie können die folgenden Methoden verwenden, um die letzte Zeile eines Pandas-DataFrames abzurufen: Methode 1: Letzte Zeile abrufen (als Pandas-Serie) last_row = df. iloc [-1] Methode 2: Letzte Zeile abrufen (als Pandas DataFrame) last_row = df. iloc [-1:] Die folgenden Beispiele...
Eine der wichtigsten Annahmen der linearen Regression besteht darin, dass die Residuen auf jeder Ebene der Prädiktorvariablen mit gleicher Varianz verteilt sind. Diese Annahme wird als Homoskedastizität bezeichnet. Wenn diese Annahme nicht berücksichtigt wird, spricht man von Heteroskedastizität in den Residuen....
Ein Fehler, der in R auftreten kann, ist: Error: Duplicate identifiers for rows Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, die Funktion spread() zu verwenden, um die Werte einer oder mehrerer Spalten in einem Datenrahmen in ihre eigenen Spalten zu verteilen....
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um NA-Werte aus einem Plot in ggplot2 zu entfernen: library (ggplot2) ggplot(data=subset(df, ! is. na (this_column)), aes(x=this_column)) + geom_bar() In diesem speziellen Beispiel wird ein Balkendiagramm erstellt und alle Zeilen aus dem Datenrahmen entfernt,...
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um in ggplot2 ein Diagramm mit mehreren Datenrahmen zu erstellen: library (ggplot2) ggplot() + geom_line(data=df1, aes(x=x_var, y=y_var), color=' blue ') + geom_line(data=df2, aes(x=x_var, y=y_var), color=' red ') In diesem speziellen Beispiel werden mehrere Linien...
Wenn Sie die Funktion „summarise()“ in dplyr verwenden, werden alle Variablen, die nicht in den Funktionen „summarise()“ oder „group_by()“ enthalten sind, automatisch entfernt. Sie können jedoch die Funktion mutate() verwenden, um die Daten zusammenzufassen und dabei alle Spalten im Datenrahmen beizubehalten....