Statorials

LINEST関数を使用すると、Excel で回帰モデルを近似できます。 この関数は次の基本構文を使用します。 LINEST(known_y's, known_x's, const, stats) 金： known_y : […]...

次の方法を使用して、Google スプレッドシートのセルA2とB2の文字列を比較できます。 方法 1: 文字列を比較する (大文字と小文字を区別する) = EXACT ( A2 , B2 ) この式は、両方の文字列に同じ […]...

Google スプレッドシートでセルを改行で連結するには、次の 2 つの方法があります。 方法 1: CONCATENATE() を使用する = CONCATENATE ( A1 , CHAR ( 10 ) , A2 ) […]...

Google スプレッドシートでは、次の基本的な数式を使用して、セル範囲をカンマで連結できます。 = TEXTJOIN ( ", " , TRUE , A2:C2 ) この特定の例では、範囲A2:C2の各セルを、各セル内 […]...

重線形回帰モデルを当てはめた後に自問する主な質問の 1 つは、「どの変数が重要なのか?」ということです。 変数の意味を判断するために使用すべきではない方法が 2 つあります。 1. 回帰係数の値 特定の予測子変数の回帰係 […]...

通常、重線形回帰を実行する場合、モデル出力で得られる回帰係数は標準化されていません。つまり、生データを使用して最適な直線を見つけます。 model <- lm(price ~ age + sqfeet, data= […]...

多くの場合、不完全に一致する文字列に基づいて SAS 内の 2 つのデータセットを結合したい場合があります。 これは、多くの場合、ファジーマッチングと呼ばれます。 SAS であいまい一致を実行する最も簡単な方法は、 SO […]...

クラスタリングは、データセット内の観測値のグループを見つけようとする機械学習手法です。 目標は、各クラスター内の観測値が互いに非常に類似している一方で、異なるクラスター内の観測値が互いに大きく異なるようなクラスターを見つ […]...

変数の標準化とは、平均値が 0、標準偏差が 1 になるように各変数の値をスケーリングすることを意味します。 次の式を使用して変数を標準化できます。 (x i – x ) / 秒 金： x i : データセットのi 番目の […]...

SAS のLEFT関数を使用すると、文字列を左揃えにすることができます。 LEFT関数は、先頭の空白をすべて文字列の末尾に移動します。これにより、文字列の長さを実際に変更せずにテキストを左揃えにする効果があります。 次の […]...