Statorials

内挿は、2 つの既知の値の間の関数の未知の値を推定するプロセスです。 2 つの既知の値 (x 1 , y 1 ) と (x 2 , y 2 ) が与えられると、次の式を使用して点 x の y 値を推定できます。 y = […]...

Excel の一連の値に 1 つ以上の欠損値があり、それを埋めたいということがよくあります。 欠損値を埋める最も簡単な方法は、 [ホーム]タブの[編集]セクションにある[系列を埋める]機能を使用することです。 このチュー […]...

相対標準偏差は、特定のデータセットのサンプル平均からのサンプル標準偏差の尺度です。 次のように計算されます。 相対標準偏差 = s/ x * 100% 金： s:サンプルの標準偏差 x :サンプルの平均値 このメトリクス […]...

ホワイトの検定は、回帰モデルに不均一分散性が存在するかどうかを判断するために使用されます。 不均一分散性とは、回帰モデル内の応答変数のさまざまなレベルでの残差の不均一な分散を指します。これは、残差が応答変数の各レベルで均 […]...

統計では、応答変数の値がデータセット内の残りの観測値よりもはるかに大きい観測値は外れ値とみなされます。 同様に、データセット内の残りの観測値と比較して非常に極端な予測変数の値が 1 つ以上ある観測値は、てこ比が高いと見な […]...

統計では、さまざまな観測値が回帰モデルにどのような影響を与えるかを知りたいことがよくあります。 観測値の影響を計算する 1 つの方法は、「適合度の差」を表すDFFITSとして知られる指標を使用することです。 このメトリク […]...

統計では、さまざまな観測値が回帰モデルにどのような影響を与えるかを知りたいことがよくあります。 観測値の影響を計算する 1 つの方法は、 DFBETASとして知られるメトリックを使用することです。これは、個々の観測値を除 […]...

Goldfeld-Quandt 検定は、回帰モデルに不均一分散性が存在するかどうかを判断するために使用されます。 不均一分散性とは、回帰モデルの応答変数のさまざまなレベルでの残差の不均一な分散を指します。 不均一分散が存 […]...

row.names()関数を使用すると、R でデータ フレームの行名をすばやく取得および設定できます。 このチュートリアルでは、R に組み込まれたmtcarsデータセットでこの関数を実際に使用する例をいくつか示します。 […]...

平均は、一連のデータの平均値を表します。これにより、データセットの中心がどこにあるかについての良いアイデアが得られます。 標準偏差は、データセット内の値の分布を表します。これにより、観測値が平均値の周囲にどの程度密接に集 […]...