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다중 선형 회귀는 둘 이상의 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 수량화하는 데 사용됩니다. 다중 선형 회귀를 수행할 때마다 예측 변수와 응답 변수 간의 관계가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하기 위해 항상 결과의 p-값에 관심이 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Excel의 다중 선형 회귀...

다음 수식을 사용하여 Google 스프레드시트에서 날짜가 포함된 IF 함수를 만들 수 있습니다. 방법 1: IF 함수를 만들어 셀의 날짜를 특정 날짜와 비교합니다. =IF( A2 <=DATEVALUE(" 10/15/2022 "), " Yes ", " No ") 이 수식의 경우 A2 셀의 값이 2022년 10월...

Google 스프레드시트의 QUERY 기능을 사용하면 특정 기준을 충족하는 다른 시트에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이를 수행하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다. =query( Sheet1!A1:C11 , " select * where A='Mavs' ", 1 ) 이 특정 예에서는 A열의 값이 Mavs 와 같은 행에...

Google 스프레드시트에서 다음 기본 구문을 사용하여 OR 논리와 함께 FILTER 함수를 사용할 수 있습니다. =FILTER( A1:C10 , ( A1:A10 =" A ")+( C1:C10 < 20 )) 이 필터는 A 열의 값이 “A”와 같 거나 C 열의 값이 20보다 작은 A1:C10 범위의...

Google 스프레드시트에서 다음 기본 구문을 사용하여 AND 논리와 함께 FILTER 함수를 사용할 수 있습니다. =FILTER( A1:C10 , A1:A10 =" A ", C1:C10 < 20 ) 이 필터는 A열의 값이 “A” 이고 C열의 값이 20보다 작은 A1:C10 범위의 행을 반환합니다. 다음 예에서는...

R의 dplyr 패키지에 있는 함수를 사용하여 데이터 프레임에 조건부 필터를 적용하려면 다음 기본 구문을 사용할 수 있습니다. library (dplyr) #filter data frame where points is greater than some value (based on team) df %>% filter(case_when(team==' A ' ~ points > 15,...

labs() 함수의 caption 인수를 사용하여 ggplot2의 플롯에 각주를 추가할 수 있습니다. 실제로 이 주장을 사용하는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다. 방법 1: 오른쪽 하단에 각주 추가 p+ labs(caption = " Here is a footnote ") 방법 2: 왼쪽 하단에 각주 추가...

다음 기본 구문을 사용하여 ggplot2에서 그룹당 평균 선을 그릴 수 있습니다. #calculate mean points value by team mean_team <- df %>% group_by(team) %>% summarise(mean_pts=mean(points)) #create scatterplot of assists vs points with mean line of points by team ggplot(df, aes(x=assists, y=points)) +...

width 인수를 사용하여 Matplotlib에서 생성된 막대 차트의 막대 너비를 조정할 수 있습니다. import matplotlib. pyplot as plt plt. bar (x= df.category , height= df.amount , width= 0.8 ) 너비 의 기본값은 0.8 이지만 이 값을 늘려 막대를 더 넓게 만들거나 이...

Python에서 분포 다이어그램을 만드는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다. 방법 1: Matplotlib를 사용하여 히스토그램 만들기 import matplotlib. pyplot as plt plt. hist (data, color=' lightgreen ', ec=' black ', bins= 15 ) 색상 은 막대의 채우기 색상을 제어하고, ec는 막대 가장자리의...