Statorials

R プログラミング言語では、 runif()関数を使用して、特定の最小値と最大値を持つ一様分布に従うランダム値のベクトルを生成できます。 たとえば、次のコードは、 runif()を使用して、最小値 5、最大値 10 の一 […]...

Goldfeld-Quandt 検定は、回帰モデルに不均一分散性が存在するかどうかを判断するために使用されます。 不均一分散性とは、回帰モデルの応答変数のさまざまなレベルでの残差の不均一な分散を指します。 不均一分散が存 […]...

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame で行を年ごとにグループ化できます。 df. groupby (df. your_date_column . dt . year )[' values_column […]...

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame の行をリストに変換できます。 row_list = df. loc [2 ,:]. values . flatten (). tolist () この特定の構文は […]...

次の基本構文を使用して、Python の scikit-learn で構築された回帰モデルから回帰係数を抽出できます。 p.d. DataFrame ( zip ( X.columns , model.coef_ )) […]...

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame の最後の行を取得できます。 方法 1: 最後の行を取得する (Pandas シリーズとして) last_row = df. iloc [-1] 方法 2: 最後の […]...

線形回帰の重要な前提の 1 つは、予測変数の各レベルで残差が等しい分散で分布しているということです。この仮定は等分散性として知られています。 この仮定が尊重されない場合、残差に不均一分散性が存在すると言われます。これが起 […]...

R で発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。 Error: Duplicate identifiers for rows このエラーは、 spread()関数を使用して、データ フレーム内の 1 つ以上の列の値をそ […]...

次の基本構文を使用して、ggplot2 のプロットから NA 値を削除できます。 library (ggplot2) ggplot(data=subset(df, ! is. na (this_column)), aes […]...

次の基本構文を使用して、複数のデータ フレームを使用して ggplot2 でプロットを作成できます。 library (ggplot2) ggplot() + geom_line(data=df1, aes(x=x_va […]...