Statorials

多くの場合、予測値と実際の値の差を視覚化するために、R で回帰モデルの予測値をプロットしたい場合があります。 このチュートリアルでは、R と ggplot2 でこのタイプのプロットを作成する例を示します。 例 1: 予測 […]...

密度プロットは、データセット内の値の分布を視覚化するのに便利な方法です。 多くの場合、複数の変数の密度プロットを一度に表示したい場合があります。幸いなことに、これは、R のggplot2データ視覚化パッケージを次の構文で […]...

DataFrame.diff()関数を使用すると、pandas DataFrame 内の 2 つの行の違いを見つけることができます。 この関数は次の構文を使用します。 DataFrame.diff(期間=1、軸=0) 金 […]...

pandas DataFrame 内の 2 つの列の違いを見つけるには、次の構文を使用できます。 df[' difference '] = df[' column1 '] - df[' column2 '] 次の例は、こ […]...

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame でタイムスタンプを日時に変換できます。 timestamp. to_pydatetime () 次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。 例 1: […]...

曲線回帰は、直線ではなく曲線を近似しようとする回帰モデルに付けられた名前です。 曲線回帰モデルの一般的な例は次のとおりです。 二次回帰:予測変数と応答変数の間に二次関係が存在する場合に使用されます。グラフにすると、このタ […]...

3 次回帰は、予測変数と応答変数の間の関係が非線形である場合に使用できる回帰手法です。 次の段階的な例は、3 次回帰モデルを Excel のデータ セットに適合させる方法を示しています。 ステップ 1: データを作成する […]...

ロバスト回帰は、作業しているデータセットに外れ値や影響力のある観測値がある場合に、通常の最小二乗回帰の代替として使用できる方法です。 R で堅牢な回帰を実行するには、 MASSパッケージのrlm()関数を使用できます。こ […]...

多くの統計検定では分散が等しいと仮定します。この仮定が尊重されない場合、テスト結果は信頼性が低くなります。 この等分散を仮定する最も一般的な統計検定と手順には、次のものがあります。 1. 分散分析 2. t 検定 3. […]...

2 つの独立したグループの平均を比較したい場合は、2 つの異なる検定から選択できます。 スチューデントの t 検定:両方のデータ グループが正規分布に従う母集団からサンプリングされており、2 つの母集団の分散が同じである […]...