カテゴリー: ガイド

一連の予測変数と応答変数の間の関係が線形である場合、多くの場合、特定の予測変数と応答変数の間の関係が次の形式を取ると仮定する線形回帰を使用できます。 Y = β 0 + β 1 X + ε しかし実際には、変数間の関係は […]...

多変量適応回帰スプライン(MARS) を使用すると、一連の予測変数と応答変数の間の非線形関係をモデル化できます。 この方法は次のように機能します。 1.データセットをk個の部分に分割します。 2.回帰モデルを各部分に当て […]...

Matplotlib を使用して Python でテーブルを作成するには、次の 2 つの方法のいずれかを使用できます。 方法 1: pandas DataFrame からテーブルを作成する #create pandas […]...

一元配置分散分析は、 3 つ以上の独立したグループの平均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。 このチュートリアルでは、Google スプレッドシートで一元配置分散分析を実行する方法の例を段階的 […]...

反復測定 ANOVA は、各グループに同じ被験者が含まれる 3 つ以上のグループの平均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。 このチュートリアルでは、Google スプレッドシートで反復測定分散 […]...

一連の予測変数と応答変数の間の関係が線形の場合、重線形回帰などの方法で正確な予測モデルを生成できます。 ただし、一連の予測変数と応答の間の関係が高度に非線形で複雑な場合は、非線形手法の方がパフォーマンスが向上する可能性が […]...

一連の予測変数と応答変数の間の関係が線形の場合、重線形回帰などの方法で正確な予測モデルを生成できます。 ただし、一連の予測変数と応答の間の関係がより複雑な場合、多くの場合、非線形手法の方がより正確なモデルを生成できます。 […]...

一連の予測変数と応答変数の間の関係が線形の場合、重回帰などの方法を使用して変数間の関係をモデル化できます。 ただし、関係がより複雑になると、多くの場合、非線形な方法に頼らなければなりません。 そのような方法の 1 つは、 […]...

特定のデータセットのデシジョン ツリーを作成するときは、単一のトレーニング データセットのみを使用してモデルを構築します。 ただし、単一の決定木を使用する場合の欠点は、 分散が大きくなる傾向があることです。つまり、データ […]...

標本分布は、単一母集団からの多数の無作為サンプルに基づく特定の統計量の確率分布です。 このチュートリアルでは、R でサンプリング分布を使用して次のことを行う方法について説明します。 標本分布を生成します。 標本分布を視覚 […]...