Statorials

時系列分析では、移動平均は単に過去の多数の期間の平均値です。 指数移動平均は、最近の観測結果により重点を置くタイプの移動平均であり、最近の傾向をより迅速に把握できることを意味します。 このチュートリアルでは、R で指数移 […]...

一連の予測子変数があり、 応答変数を2 つのクラスのいずれかに分類したい場合、通常はロジスティック回帰を使用します。 たとえば、次のシナリオではロジスティック回帰を使用できます。 信用スコアと銀行残高を使用して、特定の顧 […]...

線形判別分析は、一連の予測子変数があり、 応答変数を2 つ以上のクラスに分類する場合に使用できる方法です。 このチュートリアルでは、R で線形判別分析を実行する方法の例を段階的に説明します。 ステップ 1: 必要なライブ […]...

ローリング相関は、スライディング ウィンドウにわたる 2 つの時系列間の相関です。このタイプの相関関係の利点の 1 つは、2 つの時系列間の相関関係を経時的に視覚化できることです。 このチュートリアルでは、R でローリン […]...

R でデータ フレームを日付で並べ替える簡単な方法が 2 つあります。 方法 1: R ベースからのユーザー コマンド () #sort from least recent to most recent df[ orde […]...

線形判別分析は、一連の予測子変数があり、 応答変数を2 つ以上のクラスに分類する場合に使用できる方法です。 このチュートリアルでは、Python で線形判別分析を実行する方法の例を段階的に説明します。 ステップ 1: 必 […]...

一連の予測子変数があり、 応答変数を2 つのクラスのいずれかに分類したい場合、通常はロジスティック回帰を使用します。 ただし、応答変数に 3 つ以上の可能なクラスがある場合は、通常、LDA と呼ばれる 線形判別分析を使用 […]...

二次判別分析は、一連の予測子変数があり、 応答変数を2 つ以上のクラスに分類する場合に使用できる方法です。これは、 線形判別分析と同等の非線形とみなされます。 このチュートリアルでは、R で二次判別分析を実行する方法の例 […]...

二次判別分析は、一連の予測子変数があり、 応答変数を2 つ以上のクラスに分類する場合に使用できる方法です。 これは、 線形判別分析と同等の非線形とみなされます。 このチュートリアルでは、Python で二次判別分析を実行 […]...

研究者は多くの場合、母集団からサンプルを採取し、そのサンプルのデータを使用して母集団全体についての結論を導き出します。 一般的に使用されるサンプリング方法はクラスター サンプリングです。この方法では、母集団がクラスターに […]...