Statorials

対称平均絶対パーセント誤差 (SMAPE) は、モデルの予測精度を測定するために使用されます。次のように計算されます。 SMAPE = (1/n) * Σ(|予測 – 実績| / ((|実際| + |予測|)/2) * […]...

対称平均絶対パーセント誤差 (SMAPE) は、モデルの予測精度を測定するために使用されます。次のように計算されます。 SMAPE = (1/n) * Σ(|予測 – 実績| / ((|実際| + |予測|)/2) * […]...

R のループを使用してベクトルに値を追加するには、次の基本構文を使用できます。 for (i in 1:10) { data <- c(data, i) } 次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。 […]...

次の構文を使用して、pandas DataFrame 内の 2 つの列間の相関関係を計算できます。 df[' column1 ']. corr (df[' column2 ']) 次の例は、この構文を実際に使用する方法を […]...

2 つの変数間の関係を定量化する 1 つの方法は、2 つの変数間の線形関連性の尺度であるピアソン相関係数を使用することです。 常に -1 から 1 までの値を取ります。 -1 は、2 つの変数間の完全な負の線形相関を示し […]...

ブートストラップは、平均値の標準誤差を推定するために使用できる方法です。 ブートストラップ標準誤差を計算する基本的なプロセスは次のとおりです。 指定されたデータセットから置換されたk 個の反復サンプルを取得します。 各サ […]...

線形回帰の重要な前提の 1 つは、残差間に相関がない、つまり残差が独立しているということです。 一次自己相関をテストするには、 ダービン-ワトソンテストを実行します。ただし、より高次の自己相関をテストしたい場合は、 Br […]...

線形回帰の重要な前提の 1 つは、残差間に相関がない、つまり残差が独立しているということです。 一次自己相関をテストするには、 ダービン-ワトソンテストを実行します。ただし、より高次の自己相関をテストしたい場合は、 Br […]...

フォレスト プロット(「ブロボグラム」とも呼ばれます) は、複数の研究の結果を 1 つのプロットで視覚化するメタ分析で使用されます。 お茶 このタイプのプロットは、複数のスタディの結果を同時に表示する便利な方法を提供しま […]...

フォレスト プロット(「ブロボグラム」とも呼ばれます) は、複数の研究の結果を 1 つのプロットで視覚化するメタ分析で使用されます。 お茶 このタイプのプロットは、複数のスタディの結果を同時に表示する便利な方法を提供しま […]...