カテゴリー: ガイド

2 つの変数間の関係を定量化する 1 つの方法は、2 つの変数間の線形関連性の尺度であるピアソン相関係数を使用することです。 常に -1 から 1 までの値を取ります。 -1 は、2 つの変数間の完全な負の線形相関を示し […]...

ブートストラップは、平均値の標準誤差を推定するために使用できる方法です。 ブートストラップ標準誤差を計算する基本的なプロセスは次のとおりです。 指定されたデータセットから置換されたk 個の反復サンプルを取得します。 各サ […]...

線形回帰の重要な前提の 1 つは、残差間に相関がない、つまり残差が独立しているということです。 一次自己相関をテストするには、 ダービン-ワトソンテストを実行します。ただし、より高次の自己相関をテストしたい場合は、 Br […]...

線形回帰の重要な前提の 1 つは、残差間に相関がない、つまり残差が独立しているということです。 一次自己相関をテストするには、 ダービン-ワトソンテストを実行します。ただし、より高次の自己相関をテストしたい場合は、 Br […]...

フォレスト プロット(「ブロボグラム」とも呼ばれます) は、複数の研究の結果を 1 つのプロットで視覚化するメタ分析で使用されます。 お茶 このタイプのプロットは、複数のスタディの結果を同時に表示する便利な方法を提供しま […]...

フォレスト プロット(「ブロボグラム」とも呼ばれます) は、複数の研究の結果を 1 つのプロットで視覚化するメタ分析で使用されます。 お茶 このタイプのプロットは、複数のスタディの結果を同時に表示する便利な方法を提供しま […]...

対数対数プロットは、 x 軸と y 軸の両方に対数スケールを使用するプロットです。 このタイプのプロットは、2 つの変数間の真の関係がある種のべき乗則に従う場合に、2 つの変数を視覚化するのに役立ちます。 このチュートリ […]...

多くの場合、R の曲線に最もよく適合する方程式を見つけたい場合があります。 次のステップバイステップの例では、 poly()関数を使用して曲線を R のデータに適合させる方法と、どの曲線がデータに最も適合するかを判断する […]...

Rand インデックスは、 2 つの異なるクラスタリング手法間の結果の類似性を比較する方法です。 Rand インデックスはRで表されることが多く、次のように計算されます。 R = (a+b) / ( n C 2 ) 金： […]...

Cramer’s V は、 2 つの名目変数間の関連の強さの尺度です。 0 から 1 まで変化します。 0 は、 2 つの変数間に関連性がないことを示します。 1 は、 2 つの変数間の強い関連性を示します。 […]...