Typowym błędem, jaki możesz napotkać w R jest: Error : unexpected string constant in... Ten błąd występuje, gdy używasz cudzysłowów w niewłaściwym miejscu w języku R. Poniższe trzy przykłady ilustrują, kiedy ten błąd może wystąpić w różnych scenariuszach. Przykład 1: Nieoczekiwana...
Błąd, który możesz napotkać podczas korzystania z R, to: Error in plot.window(...): need finite 'xlim' values Ten błąd występuje, gdy próbujesz utworzyć wykres w R i użyć wektora znakowego lub wektora zawierającego tylko wartości NA na osi x. Poniższe przykłady pokazują...
Typowym ostrzeżeniem, które możesz napotkać w R, jest: glm.fit: algorithm did not converge To ostrzeżenie często pojawia się, gdy próbujesz dopasować model regresji logistycznej w R i widzisz idealną separację , to znaczy zmienna predykcyjna jest w stanie doskonale rozdzielić zmienną...
Typowym ostrzeżeniem, które możesz napotkać w R, jest: Warning message: In predict.lm(model, df): prediction from a rank-deficient fit may be misleading To ostrzeżenie może wystąpić z dwóch powodów: Powód 1 : Dwie zmienne predykcyjne są doskonale skorelowane. Powód 2 : Masz...
W statystyce wszystkie zmienne mierzone są w jednej z czterech skal pomiarowych: Nominalny : Zmienne, które nie mają wartości ilościowych. Porządkowe : zmienne, które mają naturalny porządek, ale nie mają wymiernej różnicy między wartościami. Przedział : Zmienne, które mają naturalny porządek...
W statystyce wyróżnia się dwa typy zmiennych: Zmienne ilościowe : zmienne, które reprezentują mierzalną wielkość. Przykłady obejmują: Stopy kwadratowe Wysokość Waga Wielkość populacji Zmienne jakościowe : zmienne, które przyjmują nazwy lub etykiety i dzielą się na kategorie. Przykłady obejmują: Kolor oczu...
Wykres pudełkowy to rodzaj wykresu przedstawiający pięciocyfrowe podsumowanie zbioru danych, które obejmuje: Wartość minimalna Pierwszy kwartyl (25. percentyl) Wartość średnia Trzeci kwartyl (75. percentyl) Maksymalna wartość Aby utworzyć wykres pudełkowy dla dowolnego zbioru danych, wykonujemy trzy proste kroki: 1. Narysuj prostokąt...
Modele regresji służą do ilościowego określenia związku między jedną lub większą liczbą zmiennych predykcyjnych azmienną odpowiedzi . Ilekroć dopasowujemy model regresji, chcemy zrozumieć, jak dobrze model jest w stanie wykorzystać wartości zmiennych predykcyjnych do przewidzenia wartości zmiennej odpowiedzi. Dwie metryki, których...
Regresję liniową stosuje się do ilościowego określenia związku między zmienną predykcyjną a zmienną odpowiedzi. Ilekroć przeprowadzamy regresję liniową, chcemy wiedzieć, czy istnieje statystycznie istotna zależność pomiędzy zmienną predykcyjną a zmienną odpowiedzi. Sprawdzamy istotność, wykonując test t dla nachylenia regresji. W tym...
Błąd, który możesz napotkać podczas korzystania z NumPy, to: TypeError : 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer Ten błąd występuje, gdy podasz liczbę zmiennoprzecinkową do funkcji, która oczekuje liczby całkowitej. Poniższy przykład pokazuje, jak w praktyce skorygować ten błąd....