आप एसएएस में माध्य, माध्यिका और चर के मोड की त्वरित गणना करने के लिए यूनीवेरिएट प्रो का उपयोग कर सकते हैं। यह प्रक्रिया निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग करती है: proc univariate data =my_data; run ; निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है...
एसएएस में लुप्त मानों की संख्या गिनने के लिए आप निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: संख्यात्मक चर के लिए लुप्त मानों की गणना करें proc means data =my_data NMISS ; run ; विधि 2: वर्ण चर के...
लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग हम रिग्रेशन मॉडल को फिट करने के लिए कर सकते हैं जब प्रतिक्रिया चर द्विआधारी होता है। यह मूल्यांकन करने के लिए कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल डेटा सेट में कितनी अच्छी तरह फिट...
लेट्स मेक ए डील नामक एक पुराने गेम शो में, मेजबान मोंटी हॉल ने प्रतियोगियों को तीन दरवाजे दिए। एक दरवाजे में पुरस्कार था जबकि अन्य दो में नहीं था। मोंटी प्रतियोगी से यह चुनने के लिए कहेगा कि उसके अनुसार...
एसएएस में एक डीओ लूप का उपयोग एक निश्चित संख्या में कार्रवाई करने के लिए किया जा सकता है। एसएएस में तीन बुनियादी डीओ लूप हैं: 1. लूप बनाएं data data1; x = 0; do i = 1 to 10; x...
आप पहले का उपयोग कर सकते हैं. और अंतिम. एसएएस डेटासेट में समूह द्वारा पहले कार्यों और अंतिम टिप्पणियों की पहचान करने के लिए एसएएस में। प्रत्येक फ़ंक्शन क्या करता है इसका सारांश यहां दिया गया है: FIRST.variable_name किसी समूह में...
आप डेटा सेट में मौजूदा श्रेणीगत चर के मूल्यों के आधार पर एक नए चर को मान निर्दिष्ट करने के लिए एसएएस में SELECT-WHEN कथन का उपयोग कर सकते हैं। यह कथन निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग करता है: data new_data;...
आप R में प्रति समूह अद्वितीय मानों की संख्या गिनने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: बेस आर का उपयोग करें results <- aggregate(data=df, values_var~group_var, function (x) length ( unique (x))) विधि 2: dplyr का उपयोग...
आप ggplot2 में हिस्टोग्राम में उपयोग किए जाने वाले डिब्बे की संख्या निर्दिष्ट करने के लिए बिन्स तर्क का उपयोग कर सकते हैं: library (ggplot2) ggplot(df, aes (x=x)) + geom_histogram(bins= 10 ) निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस तर्क...
आप dplyr पैकेज का उपयोग करके R में दिनांकों के अनुसार डेटा फ़्रेम को फ़िल्टर करने के लिए निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: दिनांक के बाद पंक्तियों को फ़िल्टर करें df %>% filter(date_column > ' 2022-01-01 ')...