カテゴリー: ガイド

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.オハイオ州シンシナティ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 […]...

線形回帰は、1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を理解するために使用できる方法です。 通常、線形回帰を実行するときは、応答変数の平均値を推定する必要があります。 ただし、代わりに分位点回帰として知られる方法を使用して […]...

線形回帰は、1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を理解するために使用できる方法です。 通常、線形回帰を実行するときは、応答変数の平均値を推定する必要があります。 ただし、代わりに分位点回帰として知られる方法を使用して […]...

移動平均は、時系列における以前のいくつかの期間の単純な平均です。 pandas DataFrame 内の 1 つ以上の列の移動平均を計算するには、次の構文を使用できます。 df[' column_name ']. rol […]...

次の構文を使用して、単一の Matplotlib プロットに複数の行を表示できます。 import matplotlib. pyplot as plt plt. plot (df[' column1 ']) plt. p […]...

2 つのイベントは、同時に発生できない場合、相互に排他的です。 たとえば、イベント A がサイコロの目が偶数になるイベントであり、イベント B がサイコロの目が奇数になるイベントであるとします。 イベントのサンプル空間を […]...

二値変数は、可能な値を 2 つだけ取る変数のタイプです。 二値変数の例をいくつか示します。 性別: 男性または女性 コイン投げ: 表または裏 物件タイプ: 住宅または商業 アスリートのステータス: プロまたはアマチュア […]...

pandas DataFrame のデータを使用して点群を作成するには 2 つの方法があります。 1. pandas.DataFrame.plot.scatter を使用する 散布図を作成する 1 つの方法は、panda […]...

実験は管理された科学的研究です。統計学では、ある変数の変更が別の変数にどのような影響を与えるかを理解するために実験を行うことがよくあります。 操作変数とは、その変更が別の変数にどのような影響を与えるかを確認するために変更 […]...

線形回帰の重要な前提の 1 つは、予測変数の各レベルで残差が等しい分散で分布しているということです。この仮定は等分散性として知られています。 この仮定が尊重されない場合、残差に不均一分散性が存在すると言われます。これが起 […]...