Es gibt zwei einfache Möglichkeiten, einen Datenrahmen in R nach Datum zu sortieren: Methode 1: Benutzerbefehl () von der R-Basis #sort from least recent to most recent df[ order ( as.Date (df$date, format=" %m/%d/%Y ")),] #sort from most recent to least...
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...
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 . Wenn eine Antwortvariable jedoch mehr als zwei mögliche Klassen hat, verwenden wir im Allgemeinen die...
Die quadratische 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. Sie gilt als nichtlineares Äquivalent der linearen Diskriminanzanalyse . Dieses Tutorial bietet ein...
Die quadratische 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. Sie gilt als nichtlineares Äquivalent der linearen Diskriminanzanalyse . Dieses Tutorial bietet ein...
Forscher entnehmen häufig Stichproben aus einer Population und nutzen die Daten aus der Stichprobe, um Rückschlüsse auf die Population als Ganzes zu ziehen. Eine häufig verwendete Stichprobenmethode ist die Cluster-Stichprobe , bei der eine Population in Cluster unterteilt wird und alle...
Forscher entnehmen häufig Stichproben aus einer Population und nutzen die Daten aus der Stichprobe, um Rückschlüsse auf die Population als Ganzes zu ziehen. Eine häufig verwendete Probenahmemethode ist die systematische Probenahme , die in einem einfachen zweistufigen Prozess umgesetzt wird: 1....
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 Sie rollierende Korrelationen für...
Um die Leistung eines Modells anhand eines Datensatzes zu bewerten, müssen wir messen, wie gut die vom Modell gemachten Vorhersagen mit den beobachteten Daten übereinstimmen. Die gebräuchlichste Methode zur Messung ist die Verwendung des mittleren quadratischen Fehlers (MSE), der wie folgt...
Um die Leistung eines Modells anhand eines Datensatzes zu bewerten, müssen wir messen, wie gut die vom Modell gemachten Vorhersagen mit den beobachteten Daten übereinstimmen. Eine hierfür häufig verwendete Methode ist die sogenannte Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) , die den folgenden Ansatz...