Statorials

標準偏差は、データセットの広がりを測定する最も一般的な方法の 1 つです。 次のように計算されます。 標準偏差 = √( Σ(x i – x ) 2 / n ) データセット内の観測値の分布を測定するもう 1 つの方法は […]...

一元配置分散分析は、 3 つ以上の独立したグループの平均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。 ANOVA 表全体のp 値が一定の有意性レベルを下回っている場合、グループ平均の少なくとも 1 つ […]...

pandas DataFrame 内の重複行を削除する最も簡単な方法は、次の構文を使用するDrop_duplicates()関数を使用することです。 df.drop_duplicates(subset=None、keep […]...

Erlang 分布は、交換局のオペレータが同時に受信できる電話の数をモデル化するためにAK Erlangによって元々作成された確率分布です。 分散は、電話トラフィック エンジニアリング、キューイング システム、数理生物学 […]...

サタースウェイト近似は、2 サンプルの t 検定で「有効自由度」を求めるために使用される式です。 これは、 サンプルの抽出元の母集団の分散が等しいと仮定せずに、2 つの独立したサンプルの平均を比較するウェルチの t 検定 […]...

双方向度数表は、 2 つのカテゴリ変数の頻度 (または「カウント」) を表示する表です。 たとえば、次の二元表は、100 人に野球、バスケットボール、サッカーのどのスポーツが好きかを尋ねたアンケートの結果を示しています。 […]...

基準の妥当性とは、ある変数の測定値が別の変数の応答を予測する能力を指します。 一方の変数は説明変数と呼ばれ、もう一方の変数は基準変数と呼ばれます。 たとえば、特定の大学の入学試験が生徒の第 1 学期の成績平均点をどの程度 […]...

双方向度数表は、 2 つのカテゴリ変数の頻度 (または「カウント」) を表示する表です。 たとえば、次の二元表は、100 人に野球、バスケットボール、サッカーのどのスポーツが好きかを尋ねたアンケートの結果を示しています。 […]...

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 観測値をプロットし、近似された回帰直線を重ね合わせると、各観測値の残差は観測値と回帰直線の間の垂直距離になります […]...

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 観測値をプロットし、近似された回帰直線を重ね合わせると、各観測値の残差は観測値と回帰直線の間の垂直距離になります […]...