L’errore percentuale assoluto medio (MAPE) è comunemente utilizzato per misurare l’accuratezza predittiva dei modelli. Viene calcolato come segue: MAPE = (1/n) * Σ(|effettivo – previsione| / |effettivo|) * 100 Oro: Σ – un simbolo che significa “somma” n – dimensione del...
L’errore quadratico medio (MSE) è un modo comune per misurare l’accuratezza della previsione di un modello. Viene calcolato come segue: MSE = (1/n) * Σ(effettivo – previsto) 2 Oro: Σ – un simbolo di fantasia che significa “somma” n – dimensione...
Una “curva a campana” è il soprannome dato alla forma di una distribuzione normale , che ha una distinta forma a “campana”: Questo tutorial spiega come creare una curva a campana in Python. Come creare una curva a campana in Python...
In statistica, il raggruppamento è il processo di inserimento di valori numerici in gruppi . La forma più comune di clustering è nota come clustering a larghezza uguale , in cui dividiamo un set di dati in k gruppi di uguale...
Supponiamo di avere il seguente set di dati in Python che mostra il numero di vendite effettuate da un determinato negozio ogni giorno della settimana per cinque settimane: import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns #create...
Una piramide della popolazione è un grafico che mostra la distribuzione per età e sesso di una determinata popolazione. Ciò è utile per comprendere la composizione di una popolazione e il trend di crescita della popolazione. Questo tutorial spiega come creare...
L’ indice di somiglianza Jaccard misura la somiglianza tra due set di dati. Può variare da 0 a 1. Più alto è il numero, più simili sono i due insiemi di dati. L’indice di somiglianza di Jaccard è calcolato come segue:...
Il test McNemar viene utilizzato per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa nelle proporzioni tra i dati accoppiati. Questo tutorial spiega come eseguire il test McNemar in Python. Esempio: il test McNemar in Python Supponiamo che i ricercatori vogliano sapere...
Il test esatto di Fisher viene utilizzato per determinare se esiste o meno un’associazione significativa tra due variabili categoriali. Viene generalmente utilizzato come alternativa al test di indipendenza chi quadrato quando uno o più conteggi di celle in una tabella 2...
Un test di bontà di adattamento chi quadrato viene utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica. Questo tutorial spiega come eseguire un test di bontà di adattamento del chi quadrato in Python. Esempio: test di...