La varianza residua (a volte chiamata “varianza inspiegabile”) si riferisce alla varianza in un modello che non può essere spiegata dalle variabili del modello. Maggiore è la varianza residua di un modello, meno il modello è in grado di spiegare la...
Spesso nelle statistiche si cerca di stimare la proporzione di individui in una popolazione con una determinata caratteristica. Ad esempio, potremmo voler stimare la percentuale di residenti in una determinata città che sostengono una nuova legge. Invece di chiedere a ciascun...
Un intervallo di confidenza per una probabilità binomiale viene calcolato utilizzando la seguente formula: Intervallo di confidenza = p +/- z*(√ p(1-p) / n ) Oro: p: percentuale di “successi” z: il valore z scelto n: dimensione del campione Il valore...
Ogni volta che incontri il termine t α/2 nelle statistiche, si riferisce semplicemente al valore critico t della tabella di distribuzione t che corrisponde a α/2. Questo tutorial spiega quanto segue: Come trovare t α/2 utilizzando la tabella az. Come trovare...
È possibile utilizzare la seguente sintassi per convertire un elenco inline DataFrame in Python: #define list x = [4, 5, 8, ' A ' ' B '] #convert list to DataFrame df = pd. DataFrame (x). T E puoi utilizzare la...
La deviazione standard ponderata è un modo utile per misurare la dispersione dei valori in un set di dati quando alcuni valori nel set di dati hanno pesi più elevati di altri. La formula per calcolare la deviazione standard ponderata è:...
Una previsione ingenua è quella in cui la previsione per un dato periodo è semplicemente uguale al valore osservato nel periodo precedente. Ad esempio, supponiamo di avere le seguenti vendite di un determinato prodotto durante i primi tre mesi dell’anno: Le...
L’errore percentuale assoluto medio simmetrico (SMAPE) viene utilizzato per misurare l’accuratezza predittiva dei modelli. Viene calcolato come segue: SMAPE = (1/n) * Σ(|previsione – effettivo| / ((|attuale| + |previsione|)/2) * 100 Oro: Σ – un simbolo che significa “somma” n –...
L’errore percentuale assoluto medio simmetrico (SMAPE) viene utilizzato per misurare l’accuratezza predittiva dei modelli. Viene calcolato come segue: SMAPE = (1/n) * Σ(|previsione – effettivo| / ((|attuale| + |previsione|)/2) * 100 Oro: Σ – un simbolo che significa “somma” n –...
Per aggiungere valori a un vettore utilizzando un loop in R, puoi utilizzare la seguente sintassi di base: for (i in 1:10) { data <- c(data, i) } Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica. Esempio 1: aggiungi...