Statorials

2 つのベクトルAとBの間のマンハッタン距離は次のように計算されます。 Σ|a i – b i | ここで、 iは各ベクトルの i番目の要素です。 この距離は、任意の 2 つのベクトル間の非類似性を測定するために使用され […]...

2 つのベクトルAとBの間のミンコフスキー距離は次のように計算されます。 (Σ|a i – b i | p ) 1/p ここで、 iは各ベクトルの i番目の要素、 pは整数です。 この距離は、任意の 2 つのベクトル間の […]...

R で回帰分析またはANOVAを実行すると、出力テーブルには、分析で使用された変数の p 値と、対応する有意性コードが含まれます。 これらの有意性コードは、変数が統計的に有意である場合、一連の星印または小数点として表示さ […]...

R で線形回帰モデルを当てはめるには、 lm()コマンドを使用できます。 回帰モデルの出力を表示するには、 summary()コマンドを使用します。 このチュートリアルでは、R の回帰出力の各値を解釈する方法について説明 […]...

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 […]...