Aby uszeregować elementy według wielu kryteriów, można użyć kombinacji funkcji RANK.EQ() i funkcji COUNTIFS() w programie Excel. Poniższy przykład pokazuje, jak używać tych funkcji do sortowania elementów na liście według wielu kryteriów w programie Excel. Przykład: klasyfikacja według kilku kryteriów w...
W statystykach często używamy wartości p , aby określić, czy istnieje statystycznie istotna różnica między średnią z dwóch grup. Jednakże, podczas gdy wartość p może nam powiedzieć, czy istnieje statystycznie istotna różnica między dwiema grupami, wielkość efektu może nam powiedzieć, jak...
Możesz użyć jednej z dwóch metod, aby usunąć zduplikowane wiersze z ramki danych w R: Metoda 1: Użyj podstawy R #remove duplicate rows across entire data frame df[ ! duplicated(df), ] #remove duplicate rows across specific columns of data frame df[...
Wartość wiarygodności logarytmicznej modelu regresji jest sposobem pomiaru dobroci dopasowania modelu. Im wyższa wartość logarytmicznej wiarygodności, tym lepiej model pasuje do zbioru danych. Wartość log wiarygodności dla danego modelu może wahać się od ujemnej nieskończoności do dodatniej nieskończoności. Rzeczywista wartość wiarygodności...
Bayesowskie kryterium informacyjne , często w skrócie BIC , jest miarą stosowaną do porównywania dobroci dopasowania różnych modeli regresji. W praktyce dopasowujemy modele regresji wielokrotnej do tego samego zbioru danych i wybieramy model o najniższej wartości BIC jako model najlepiej pasujący...
Bayesowskie kryterium informacyjne , często w skrócie BIC , jest miarą stosowaną do porównywania dobroci dopasowania różnych modeli regresji. W praktyce dopasowujemy modele regresji wielokrotnej do tego samego zbioru danych i wybieramy model o najniższej wartości BIC jako model najlepiej pasujący...
Komunikat o błędzie, który możesz napotkać w R, to: Coefficients: (1 not defined because of singularities) Ten komunikat o błędzie pojawia się, gdy dopasujesz model za pomocą funkcji glm() w R i co najmniej dwie zmienne predykcyjne mają ze sobą dokładnie...
Za każdym razem, gdy dopasowujesz ogólny model liniowy (taki jak regresja logistyczna, regresja Poissona itp.), większość oprogramowania statystycznego generuje wartości dla odchylenia zerowego i odchylenia resztkowego modelu. Odchylenie zerowe mówi nam, jak dobrze zmienną odpowiedzi można przewidzieć za pomocą modelu zawierającego...
W statystyce zmienne losowe nazywane są iid – niezależnie i o rozkładzie jednakowym – jeśli spełnione są dwa poniższe warunki: (1) Niezależny – wynik jednego zdarzenia nie wpływa na wynik innego. (2) Rozkład identyczny – rozkład prawdopodobieństwa każdego zdarzenia jest identyczny....
Regresja logistyczna to rodzaj regresji, którego możemy użyć, gdy zmienna odpowiedzi jest binarna. Powszechnym sposobem oceny jakości modelu regresji logistycznej jest utworzenie macierzy zamieszania , czyli tabeli 2 × 2, która pokazuje przewidywane wartości modelu w porównaniu z rzeczywistymi wartościami testowego...