カテゴリー: ガイド

R を使用するときに発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。 Error in plot.window(...): need finite 'xlim' values このエラーは、R でプロットを作成し、文字ベクト […]...

R で発生する可能性のある一般的な警告は次のとおりです。 glm.fit: algorithm did not converge この警告は、R でロジスティック回帰モデルを近似しようとしたときに完全分離が確認された場合 […]...

R で発生する可能性のある一般的な警告は次のとおりです。 Warning message: In predict.lm(model, df): prediction from a rank-deficient fit m […]...

統計では、すべての変数は次の 4 つの測定スケールのいずれかで測定されます。 名義: 定量的な値を持たない変数。 Ordinal : 自然な順序を持つ変数ですが、値間に定量的な差異はありません。 間隔: 自然な順序と値間 […]...

統計には 2 種類の変数があります。 定量的変数: 測定可能な量を表す変数。例としては次のものが挙げられます。 平方フィート 身長 重さ 人口規模 質的変数: 名前またはラベルを受け取り、カテゴリーに分類される変数。例と […]...

箱ひげ図は、データ セットの 5 桁の概要を表示するプロットの一種で、次のものが含まれます。 最小値 最初の四分位数 (25 パーセンタイル) 中央値 第 3 四分位数 (75 パーセンタイル) 最大値 3 つの簡単な手 […]...

回帰モデルは、1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を定量化するために使用されます。 回帰モデルを当てはめるときは常に、モデルが予測変数の値をどの程度うまく使用して応答変数の値を予測できるかを理解したいと考えます。 モ […]...

線形回帰は、予測変数と応答変数の間の関係を定量化するために使用されます。 線形回帰を実行するときは常に、予測変数と応答変数の間に統計的に有意な関係があるかどうかを知りたいと考えます。 回帰勾配の t 検定を実行することで […]...

NumPy の使用時に発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。 TypeError : 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer このエラー […]...

pandasの多くの関数では、特定の計算を適用する軸を指定する必要があります。 一般に、次の経験則が適用されます。 axis=0 : 「列ごと」の計算を適用します。 axis=1 : 「行ごと」の計算を適用します。 次の […]...