Statorials

対数対数プロットは、 x 軸と y 軸の両方に対数スケールを使用するプロットです。 このタイプのプロットは、2 つの変数間の真の関係がある種のべき乗則に従う場合に、2 つの変数を視覚化するのに役立ちます。 このチュートリ […]...

多くの場合、R の曲線に最もよく適合する方程式を見つけたい場合があります。 次のステップバイステップの例では、 poly()関数を使用して曲線を R のデータに適合させる方法と、どの曲線がデータに最も適合するかを判断する […]...

Rand インデックスは、 2 つの異なるクラスタリング手法間の結果の類似性を比較する方法です。 Rand インデックスはRで表されることが多く、次のように計算されます。 R = (a+b) / ( n C 2 ) 金： […]...

Cramer’s V は、 2 つの名目変数間の関連の強さの尺度です。 0 から 1 まで変化します。 0 は、 2 つの変数間に関連性がないことを示します。 1 は、 2 つの変数間の強い関連性を示します。 […]...

部分 F 検定は、回帰モデルと同じモデルのネストされたバージョンの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。 ネストされたモデルは、回帰モデル全体の予測子変数のサブセットを含む単なるモデルです。 た […]...

次の構文を使用して、R のデータ フレーム内の特定の文字列を含む行を削除できます。 df[!grepl(' string ', df$column),] このチュートリアルでは、R の次のデータ フレームを使用したこの構 […]...

多くの統計テストは、データ セットが正規分布していることを前提としています。 ただし、実際にはこの仮定が破られることがよくあります。この問題を解決する 1 つの方法は、次の 3 つの変換のいずれかを使用してデータセット内 […]...

ボックス コックス変換は、非正規分布のデータ セットをより正規分布のセットに変換するために一般的に使用される方法です。 基本的な考え方は、次の式を使用して、変換されたデータが可能な限り正規分布に近づくような λ の値を見 […]...

Python でデータセットに曲線を当てはめたい場合がよくあります。 次のステップバイステップの例では、Python でnumpy.polyfit()関数を使用して曲線をデータに適合させる方法と、どの曲線がデータに最も適 […]...

対数対数プロットは、 x 軸と y 軸の両方に対数スケールを使用するプロットです。 このタイプのプロットは、2 つの変数間の真の関係がある種のべき乗則に従う場合に、2 つの変数を視覚化するのに役立ちます。 このチュートリ […]...