Nehmen wir an, ich habe eine CSV-Datei mit dem Namen data.csv am folgenden Speicherort gespeichert: C:\Benutzer\Bob\Desktop\data.csv Und gehen Sie davon aus, dass die CSV-Datei die folgenden Daten enthält: team, points, assists 'A', 78, 12 'B', 85, 20 'C', 93, 23 'D',...
Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R: #create data frame df <- data.frame(team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), points=c(78, 85, 93, 90, 91), assists=c(12, 20, 23, 8, 14)) #view data frame df team points assists 1 A 78 12 2 B...
Die logistische Regression ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen können, wenn die Antwortvariable binär ist. Die logistische Regression verwendet eine als Maximum-Likelihood-Schätzung bekannte Methode, um eine Gleichung der folgenden Form zu finden: log[p(X) / ( 1 -p(X))] =...
Der einfachste Weg, eine Excel-Datei in R zu importieren, ist die Verwendung der Funktion read_excel() aus dem Paket readxl . Diese Funktion verwendet die folgende Syntax: read_excel(Pfad, Blatt = NULL) Gold: Pfad: Pfad zur XLS/XLSX-Datei Blatt: Das zu lesende Blatt. Dies...
Der einfachste Weg, einen Datenrahmen in eine Excel-Datei in R zu exportieren, ist die Verwendung der Funktion write_xlsx() aus dem Paket writexl . Diese Funktion verwendet die folgende Syntax: write_xlsx(x, Pfad) Gold: x: Name des zu exportierenden Datenblocks Pfad: ein Dateiname,...
Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable binär ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, können wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen: Sensitivität: Wahrscheinlichkeit,...
Bei der Zeitreihenanalyse ist ein gleitender Durchschnitt einfach der Durchschnittswert mehrerer früherer Perioden. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt ist eine Art gleitender Durchschnitt, der den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht beimisst, was bedeutet, dass er in der Lage ist, aktuelle Trends schneller zu...
Wenn wir über eine Reihe von Prädiktorvariablen verfügen und eine Antwortvariable in eine von zwei Klassen klassifizieren möchten, verwenden wir im Allgemeinen die logistische Regression . Beispielsweise können wir die logistische Regression im folgenden Szenario verwenden: Wir möchten anhand der Kreditwürdigkeit...
Die lineare Diskriminanzanalyse ist eine Methode, die Sie verwenden können, wenn Sie über eine Reihe von Prädiktorvariablen verfügen und eine Antwortvariable in zwei oder mehr Klassen klassifizieren möchten. Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel für die Durchführung einer linearen Diskriminanzanalyse in...
Rollierende Korrelationen sind Korrelationen zwischen zwei Zeitreihen über ein gleitendes Fenster. Einer der Vorteile dieser Art der Korrelation besteht darin, dass Sie die Korrelation zwischen zwei Zeitreihen im Zeitverlauf visualisieren können. In diesem Tutorial wird erläutert, wie rollierende Korrelationen in R...