カテゴリー: ガイド

最尤推定(MLE) は、特定の分布のパラメーターを推定するために使用できる方法です。 このチュートリアルでは、ポアソン分布のパラメーター λ の MLE を計算する方法を説明します。 ステップ 1: PDF を書き込みま […]...

p個の予測子変数のセットと応答変数が与えられると、多重線形回帰では最小二乗法として知られる方法を使用して残差二乗和 (RSS) を最小化します。 RSS = Σ(y i – ŷ i ) 2 金： Σ : 和を意味するギリ […]...

p個の予測子変数のセットと応答変数が与えられると、多重線形回帰では最小二乗法として知られる方法を使用して残差二乗和 (RSS) を最小化します。 RSS = Σ(y i – ŷ i ) 2 金： Σ : 和を意味するギリ […]...

R で日付範囲によってデータ フレームをサブ定義する最も簡単な方法は、次の構文を使用することです。 df[df$date >= " some date " & df$date <= " some da […]...

多くの場合、カテゴリカル変数に基づいて ggplot2 プロット内の点に色を割り当てたい場合があります。 幸いなことに、これは次の構文を使用して簡単に実行できます。 ggplot(df, aes (x=x_variabl […]...

機械学習で遭遇する最も一般的な問題の 1 つは、 多重共線性です。これは、データセット内の 2 つ以上の予測子変数の相関性が高い場合に発生します。 これが起こると、モデルはトレーニング データ セットにうまく適合できるか […]...

機械学習で遭遇する最も一般的な問題の 1 つは、 多重共線性です。これは、データセット内の 2 つ以上の予測子変数の相関性が高い場合に発生します。 これが起こると、モデルはトレーニング データ セットにうまく適合できるか […]...

機械学習で遭遇する最も一般的な問題の 1 つは、 多重共線性です。これは、データセット内の 2 つ以上の予測子変数の相関性が高い場合に発生します。 これが起こると、モデルはトレーニング データ セットにうまく適合できるか […]...

予測変数と応答変数を含むデータセットがある場合、多くの場合、単純な線形回帰を使用して 2 つの変数間の関係を定量化します。 ただし、単純線形回帰 (SLR) は、予測変数と応答変数の間の関係が線形であることを前提としてい […]...

重線形回帰は、 2 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できる方法です。 このチュートリアルでは、多重線形回帰を手動で実行する方法について説明します。 例: 手動による重回帰 応答変数yと 2 つの […]...