カテゴリー: ガイド

部分 F 検定は、回帰モデルと同じモデルのネストされたバージョンの間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。 ネストされたモデルは、回帰モデル全体の予測子変数のサブセットを含む単なるモデルです。 た […]...

次の構文を使用して、R のデータ フレーム内の特定の文字列を含む行を削除できます。 df[!grepl(' string ', df$column),] このチュートリアルでは、R の次のデータ フレームを使用したこの構 […]...

多くの統計テストは、データ セットが正規分布していることを前提としています。 ただし、実際にはこの仮定が破られることがよくあります。この問題を解決する 1 つの方法は、次の 3 つの変換のいずれかを使用してデータセット内 […]...

ボックス コックス変換は、非正規分布のデータ セットをより正規分布のセットに変換するために一般的に使用される方法です。 基本的な考え方は、次の式を使用して、変換されたデータが可能な限り正規分布に近づくような λ の値を見 […]...

Python でデータセットに曲線を当てはめたい場合がよくあります。 次のステップバイステップの例では、Python でnumpy.polyfit()関数を使用して曲線をデータに適合させる方法と、どの曲線がデータに最も適 […]...

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、特定の基準を満たす pandas DataFrame 内の行数のみをカウントしたい場合があります。 幸いなことに、これは次の基本構文を使用して簡単に実行できます。 sum(df. column_name == […]...

正規分布は、統計で最もよく使用される確率分布です。 次のような特性があります。 対称 ベル型 平均と中央値は等しいです。どちらも分布の中心に位置します 正規分布の平均はその位置を決定し、標準偏差はその広がりを決定します。 […]...

片対数グラフは、 Y 軸に対数スケール、X 軸に線形スケールを使用するグラフのタイプです。 このタイプのグラフは、y 変数の値の変動が x 変数の値よりもはるかに大きい場合によく使用されます。 これは、金融、経済、生物学 […]...

R プロットの軸で使用されるスケールを変更したい場合がよくあります。 このチュートリアルでは、ベース R および ggplot2 プロットの軸スケールを変更する方法を説明します。 例 1: R データベースの軸スケールを […]...