カテゴリー: ガイド
部分 F 検定は、回帰モデルと同じモデルのネストされたバージョンの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。 ネストされたモデルは、回帰モデル全体の予測子変数のサブセットを含む単なるモデルです。 た […]...
場合によっては、Excel 列の値の上位 10% を見つけたい場合があります。幸いなことに、これを簡単に行う方法が 2 つあります。 1. 条件付き書式設定 > 上位/下位ルール > 上位 10% を使用しま […]...
Excel のリストで最初の 10 個の値を見つけ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するLARGE()関数を使用して簡単に実行できます。 BIG(配列, k) 金: 配列:値の配列。 k:テーブル内で […]...
尤度比検定では、 2 つのネストされた回帰モデルの適合度を比較します。 ネストされたモデルは、回帰モデル全体の予測子変数のサブセットを含む単なるモデルです。 たとえば、4 つの予測子変数を含む次の回帰モデルがあるとします […]...
残差とは、回帰分析における観測値と予測値の差です。 次のように計算されます。 残差 = 観測値 – 予測値 線形回帰の目的は、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ことであることを思い出してください。これを […]...
統計では、2 つの変数間の相関関係を測定しようとすることがよくあります。これは、次のことを理解するのに役立ちます。 2 つの変数間の関係の方向。 1 つの変数が増加すると、もう 1 つの変数は増加する傾向にありますか、そ […]...
統計学において、相関とは、2 つの変数間の関係の強さと方向を指します。相関係数の値の範囲は -1 から 1 であり、次のように解釈されます。 -1: 2 つの変数間の完全な負の関係 0: 2 つの変数間に関係がない 1: […]...
次の構文を使用して、NumPy 配列を pandas DataFrame に変換できます。 #create NumPy array data = np. array ([[1, 7, 6, 5, 6], [4, 4, 4 […]...
多くの場合、pandas DataFrame 内のグループごとの観測数を数えることに興味があるかもしれません。 幸いなことに、これは次の構文でgroupby()関数とsize()関数を使用することで簡単に実行できます。 […]...
Python のパンダでテキスト ファイルを読み取るには、次の基本構文を使用できます。 df = pd. read_csv (" data.txt ", sep="") このチュートリアルでは、この関数の実際の使用例をい […]...