Esistono due semplici modi per ordinare un frame di dati per data in R: Metodo 1: comando utente () dalla base R #sort from least recent to most recent df[ order ( as.Date (df$date, format=" %m/%d/%Y ")),] #sort from most recent...
L’analisi discriminante lineare è un metodo che è possibile utilizzare quando si dispone di un insieme di variabili predittive e si desidera classificare una variabile di risposta in due o più classi. Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come...
Quando disponiamo di un insieme di variabili predittive e vogliamo classificare una variabile di risposta in una delle due classi, generalmente utilizziamo la regressione logistica . Tuttavia, quando una variabile di risposta ha più di due classi possibili, generalmente utilizziamo l’analisi...
L’analisi discriminante quadratica è un metodo che è possibile utilizzare quando si dispone di un insieme di variabili predittive e si desidera classificare una variabile di risposta in due o più classi. È considerato l’equivalente non lineare dell’analisi discriminante lineare ....
L’analisi discriminante quadratica è un metodo che è possibile utilizzare quando si dispone di un insieme di variabili predittive e si desidera classificare una variabile di risposta in due o più classi. È considerato l’equivalente non lineare dell’analisi discriminante lineare ....
I ricercatori spesso prelevano campioni da una popolazione e utilizzano i dati del campione per trarre conclusioni sulla popolazione nel suo insieme. Un metodo di campionamento comunemente utilizzato è il campionamento a grappolo , in cui una popolazione viene divisa in...
I ricercatori spesso prelevano campioni da una popolazione e utilizzano i dati del campione per trarre conclusioni sulla popolazione nel suo insieme. Un metodo di campionamento comunemente utilizzato è il campionamento sistematico , che viene implementato in un semplice processo in...
Le correlazioni rolling sono correlazioni tra due serie temporali su una finestra scorrevole. Uno dei vantaggi di questo tipo di correlazione è che puoi visualizzare la correlazione tra due serie temporali nel tempo. Questo tutorial spiega come calcolare e visualizzare le...
Per valutare le prestazioni di un modello su un set di dati, dobbiamo misurare quanto bene le previsioni fatte dal modello corrispondono ai dati osservati. Il modo più comune per misurarlo è utilizzare l’errore quadratico medio (MSE), che viene calcolato come...
Per valutare le prestazioni di un modello su un set di dati, dobbiamo misurare quanto bene le previsioni fatte dal modello corrispondono ai dati osservati. Un metodo comunemente utilizzato per eseguire questa operazione è noto come Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) , che...