Statorials

イータ二乗は、分散分析モデルで一般的に使用される効果量の尺度です。 これは、ANOVA モデルの各主効果と交互作用効果に関連する分散の割合を測定し、次のように計算されます。 Eta の 2 乗 = SS効果/合計SS 金 […]...

ファイ係数(平均二乗分割係数と呼ばれることもあります) は、2 つのバイナリ変数間の関連性の尺度です。 2 つの確率変数xとyに対して与えられた 2×2 テーブルの場合: ファイ係数は次のように計算できます。 Φ = ( […]...

絶対中央偏差(MAD と略されることもよくあります) は、データセット内の観測値の分布を測定します。次のように計算されます。 MAD = 中央値 (|x i – x m |) 金： x i : データセットのi 番目の値 […]...

残差は、回帰モデル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 この計算機は、単純な線形回帰モデルで各観測値の残差を求めます。 以下のボックスに予測変数と応答変数の値のリストを入 […]...

2 つのベクトル間のハミング距離は、ベクトル間で異なる対応する要素の単純な合計です。 たとえば、次の 2 つのベクトルがあるとします。 x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] 2 つのベクトル […]...

2 つのベクトル間のハミング距離は、ベクトル間で異なる対応する要素の単純な合計です。 たとえば、次の 2 つのベクトルがあるとします。 x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] 2 つのベクトル […]...

2 つのベクトル間のハミング距離は、ベクトル間で異なる対応する要素の単純な合計です。 たとえば、次の 2 つのベクトルがあるとします。 x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] 2 つのベクトル […]...

2 つのベクトル A と B の間のユークリッド距離は次のように計算されます。 ユークリッド距離 = √ Σ(A i -B i ) 2 金： Σはギリシャ語で「和」を意味する記号です A iはベクトル A のi 番目の値 […]...

2 つの文字列間のレーベンシュタイン距離は、ある単語を別の単語に変換するために必要な 1 文字の変更の最小数です。 「改変」という言葉には、置換、挿入、および削除が含まれる。 たとえば、次の 2 つの単語があるとします。 […]...

2 つの文字列間のレーベンシュタイン距離は、ある単語を別の単語に変換するために必要な 1 文字の変更の最小数です。 「改変」という言葉には、置換、挿入、および削除が含まれる。 たとえば、次の 2 つの単語があるとします。 […]...