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다음 방법을 사용하여 Google 스프레드시트에서 A2 셀과 B2 셀 의 문자열을 비교할 수 있습니다. 방법 1: 문자열 비교(대소문자 구분) = EXACT ( A2 , B2 ) 이 수식은 두 문자열에 동일한 대소문자가 동일한 경우 TRUE를 반환합니다. 그렇지 않으면 FALSE 를 반환합니다....

Google 스프레드시트에서 줄 바꿈을 사용하여 셀을 연결하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 방법 1: CONCATENATE() 사용 = CONCATENATE ( A1 , CHAR ( 10 ) , A2 ) 방법 2: TEXTJOIN() 사용 = TEXTJOIN ( CHAR ( 10 ) , TRUE ,...

다음 기본 수식을 사용하여 Google 스프레드시트에서 셀 범위를 쉼표로 연결할 수 있습니다. = TEXTJOIN ( ", " , TRUE , A2:C2 ) 이 특정 예에서는 A2:C2 범위의 각 셀을 각 셀의 문자 사이에 쉼표로 연결합니다. 참고 : TRUE 인수는 범위의 빈...

다중 선형 회귀 모델을 적용한 후 스스로에게 물어볼 주요 질문 중 하나는 어떤 변수가 중요한가입니다. 변수의 의미를 결정하는 데 사용해서는 안 되는 두 가지 방법이 있습니다. 1. 회귀계수의 값 특정 예측 변수에 대한 회귀 계수는 해당 예측 변수의 1단위 증가와 관련된...

일반적으로 다중 선형 회귀를 수행할 때 모델 출력의 결과 회귀 계수는 표준화되지 않습니다 . 즉, 원시 데이터를 사용하여 가장 적합한 선을 찾습니다. model <- lm(price ~ age + sqfeet, data=df) 하지만 각 예측변수와 반응변수를 표준화한 후(원래 값에서 각 변수의 평균값을 뺀...

불완전하게 일치하는 문자열을 기반으로 SAS에서 두 데이터 세트를 결합하려는 경우가 종종 있습니다. 이를 흔히 퍼지 매칭 이라고 합니다. SAS에서 퍼지 일치를 수행하는 가장 쉬운 방법은 COMPGED 함수와 함께 SOUNDEX 함수를 사용하는 것입니다. 이 두 함수는 문자열 간의 유사성을 수량화하는 데 사용되며...

클러스터링은 데이터 세트 내에서 관찰 그룹을 찾으려고 시도하는 기계 학습 기술입니다. 목표는 각 군집 내의 관측값이 서로 매우 유사한 반면, 다른 군집의 관측값은 서로 상당히 다른 군집을 찾는 것입니다. SAS에서 클러스터링을 수행하는 가장 쉬운 방법은 PROC CLUSTER를 사용하는 것입니다. 다음 예에서는...

변수를 표준화한다는 것은 평균값이 0, 표준편차가 1이 되도록 각 변수의 값을 조정하는 것을 의미합니다. 다음 공식을 사용하여 변수를 표준화할 수 있습니다. ( xi – x ) / 초 금: x i : 데이터세트의 i번째 값 x : 표본의 의미 s :...

SAS의 LEFT 함수를 사용하여 문자열을 왼쪽 정렬할 수 있습니다. LEFT 함수는 모든 선행 공백을 문자열 끝으로 이동합니다. 이는 실제로 문자열 길이를 변경하지 않고 텍스트를 왼쪽으로 정렬하는 효과가 있습니다. 다음 예에서는 LEFT 함수를 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다. 예: SAS에서 LEFT 함수를 사용하는...

선형 회귀 모델에서 회귀 계수는 예측 변수의 1단위 증가와 관련된 응답 변수 의 평균 변화를 알려줍니다. 다음 공식을 사용하여 회귀 계수에 대한 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다. β 1 에 대한 신뢰구간: b 1 ± t 1-α/2, n-2 * se(b 1...