Statorials

次の基本構文を使用して、Matplotlib の散布図に注釈を付けることができます。 #add 'my text' at (x, y) coordinates = (6, 9.5) plt. text (6, 9.5, […]...

多くの場合、サブプロットを使用して、Matplotlib で複数のプロットを並べて表示できます。残念ながら、これらのサブプロットはデフォルトで重複する傾向があります。 この問題を解決する最も簡単な方法は、Matplotl […]...

統計において理解すべき最も重要なタイプの変数の 2 つは、説明変数と応答変数です。 説明変数:独立変数または予測変数と呼ばれることもあり、この変数は応答変数の変動を説明します。 応答変数:従属変数または結果変数と呼ばれる […]...

統計でz α/2という用語に遭遇した場合、それは単に α/2 に対応する z テーブル内の臨界 z 値を指します。 このチュートリアルでは次について説明します。 az テーブルを使用して z α/2を見つける方法。 電卓 […]...

事前テスト-事後テストのデザインは、治療に参加する前と後に個人の測定を行う実験です。 事前テスト-事後テスト計画は実験的および準実験的研究で使用でき、対照群を含めることも含めないこともできます。それぞれの調査アプローチの […]...

二変量分析という用語は、2 つの変数の分析を指します。接頭辞「bi」は「2」を意味するので、これを覚えておくとよいでしょう。 二変量解析の目標は、2 つの変数間の関係を理解することです。このタイプの分析を次の分析と比較で […]...

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のに便利な方法です。 通常、多重線形回帰を実行すると、結果として得られる回帰係数は標準化されていません。つまり、生データを使用して最適な直線を見つけます […]...

研究者は多くの場合、母集団に関する次のような特定の質問に答えたいと考えます。 ある学校の生徒の平均身長はどれくらいですか? ある都市の平均世帯収入はいくらですか? ある国の家の平均的な大きさはどれくらいですか? 特定の郡 […]...

範囲の経験則により、次の式を使用してデータセットの標準偏差を迅速かつ簡単に推定できます。 標準偏差 = 範囲 / 4 この経験則は、各値の代わりに 2 つの値 (最小値と最大値) を使用するだけでデータセットの標準偏差を […]...

ラテン超立方体サンプリングは、サンプルがサンプル空間全体に均一に分布する乱数をサンプリングするために使用できる方法です。 これは、制御ランダム サンプルと呼ばれるサンプルを生成するために広く使用されており、正確な結果を得 […]...