Statorials

単純線形回帰は、単一の説明変数と単一の応答変数の間の関係を理解するために使用できる手法です。 簡単に言うと、この手法はデータに最もよく「適合」する線を見つけ、次の形式になります。 ŷ = b 0 + b 1 x 金： ŷ […]...

単純線形回帰は、単一の説明変数と単一の応答変数の間の関係を理解するために使用できる手法です。 この手法は、データに最もよく「適合」する線を見つけ、次の形式になります。 ŷ = b 0 + b 1 x 金： ŷ : 推定応 […]...

単一の予測変数と応答変数の間の関係を理解したい場合、多くの場合、単純な線形回帰が使用されます。 ただし、複数の予測変数と応答変数の間の関係を理解したい場合は、多重線形回帰を使用できます。 p 個の予測子変数がある場合、重 […]...

1 つ以上の予測子変数と連続応答変数の間の関係を理解したい場合、多くの場合、線形回帰が使用されます。 ただし、応答変数がカテゴリカルである場合は、ロジスティック回帰を使用できます。 ロジスティック回帰は、データセット内の […]...

data.csvという CSV ファイルが次の場所に保存されているとします。 C:\ユーザー\ボブ\デスクトップ\data.csv CSV ファイルには次のデータが含まれていると仮定します。 team, points, […]...

R に次のデータ フレームがあるとします。 #create data frame df <- data.frame(team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), points=c(78, 85, […]...

ロジスティック回帰は、 応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用できる方法です。 ロジスティック回帰では、最尤推定として知られる方法を使用して、次の形式の方程式を求めます。 log[p(X) / ( 1 […]...

Excel ファイルを R にインポートする最も簡単な方法は、 readxl パッケージのread_excel()関数を使用することです。 この関数は次の構文を使用します。 read_excel(パス、シート = NUL […]...

R でデータ フレームを Excel ファイルにエクスポートする最も簡単な方法は、 writexl パッケージのwrite_xlsx()関数を使用することです。 この関数は次の構文を使用します。 write_xlsx(x […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用する統計手法です。ロジスティック回帰モデルがデータセットにどの程度適合しているかを評価するには、次の 2 つの指標を確認します。 感度:結果が […]...