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非常に複雑な場合、多くの場合、非線形手法を使用してそれらの間の関係をモデル化します。 そのような方法の 1 つは、 分類および回帰ツリー(CART と略されることが多い) です。これは […]...

一連の予測変数と応答変数の間の関係が非常に複雑な場合、多くの場合、非線形手法を使用してそれらの間の関係をモデル化します。 そのような方法の 1 つは、 決定ツリーを構築することです。ただし、単一の決定木を使用する場合の欠 […]...

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、Excel で標本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 […]...

Excel のデータ セットからランダムなサンプルを選択したい場合がよくあります。幸いなことに、これは、0 から 1 までの乱数を生成するRAND()関数を使用して簡単に実行できます。 このチュートリアルでは、この関数を […]...

スケール位置チャートは、 x 軸に沿って回帰モデルの近似値を表示し、y 軸に沿って標準化残差の平方根を表示するチャートの一種です。 このグラフを見ると、次の 2 つのことが確認できます。 1.プロット上で赤い線がほぼ水平 […]...

信頼区間は、一定の信頼レベルで母集団パラメータが含まれる可能性が高い値の範囲です。 次の一般式に従って計算されます。 信頼区間= (点推定値) +/- (臨界値)* (標準誤差) この式は、下限と上限を持つ区間を作成しま […]...

R は、データを操作するための最も人気のあるプログラミング言語の 1 つです。ただし、データを操作する前に、データを実際に R にインポートする必要があります。 データがすでに CSV または Excel ファイルにある […]...

正規分布は、すべての統計で最も一般的に使用される分布であり、対称で釣鐘型であることが知られています。 密接に関連した分布はt 分布です。これも対称で釣鐘型ですが、正規分布よりも重い「尾部」を持っています。 言い換えると、 […]...

ほとんどの教師あり機械学習アルゴリズムは、線形回帰、 ロジスティック回帰、リッジ回帰などの単一の予測モデルの使用に基づいています。 ただし、 バギングやランダム フォレストなどの方法では、元のデータセットの繰り返しブート […]...

統計では、特定の研究上の疑問に答えるためにデータを収集することがよくあります。 たとえば、次のような質問に答えたいと思うかもしれません。 1.フロリダ州マイアミの世帯収入の中央値はいくらですか? 2.特定のカメの個体群の […]...