カテゴリー: ガイド

data.csvという CSV ファイルが次の場所に保存されているとします。 C:\ユーザー\ボブ\デスクトップ\data.csv CSV ファイルには次のデータが含まれていると仮定します。 team, points, […]...

R に次のデータ フレームがあるとします。 #create data frame df <- data.frame(team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), points=c(78, 85, […]...

ロジスティック回帰は、 応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用できる方法です。 ロジスティック回帰では、最尤推定として知られる方法を使用して、次の形式の方程式を求めます。 log[p(X) / ( 1 […]...

Excel ファイルを R にインポートする最も簡単な方法は、 readxl パッケージのread_excel()関数を使用することです。 この関数は次の構文を使用します。 read_excel(パス、シート = NUL […]...

R でデータ フレームを Excel ファイルにエクスポートする最も簡単な方法は、 writexl パッケージのwrite_xlsx()関数を使用することです。 この関数は次の構文を使用します。 write_xlsx(x […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用する統計手法です。ロジスティック回帰モデルがデータセットにどの程度適合しているかを評価するには、次の 2 つの指標を確認します。 感度:結果が […]...

時系列分析では、移動平均は単に過去の多数の期間の平均値です。 指数移動平均は、最近の観測結果により重点を置くタイプの移動平均であり、最近の傾向をより迅速に把握できることを意味します。 このチュートリアルでは、R で指数移 […]...

一連の予測子変数があり、 応答変数を2 つのクラスのいずれかに分類したい場合、通常はロジスティック回帰を使用します。 たとえば、次のシナリオではロジスティック回帰を使用できます。 信用スコアと銀行残高を使用して、特定の顧 […]...

線形判別分析は、一連の予測子変数があり、 応答変数を2 つ以上のクラスに分類する場合に使用できる方法です。 このチュートリアルでは、R で線形判別分析を実行する方法の例を段階的に説明します。 ステップ 1: 必要なライブ […]...

ローリング相関は、スライディング ウィンドウにわたる 2 つの時系列間の相関です。このタイプの相関関係の利点の 1 つは、2 つの時系列間の相関関係を経時的に視覚化できることです。 このチュートリアルでは、R でローリン […]...