Existem duas maneiras simples de classificar um quadro de dados por data em R: Método 1: comando do usuário () da base R #sort from least recent to most recent df[ order ( as.Date (df$date, format=" %m/%d/%Y ")),] #sort from most...
A análise discriminante linear é um método que você pode usar quando possui um conjunto de variáveis preditoras e deseja classificar uma variável de resposta em duas ou mais classes. Este tutorial fornece um exemplo passo a passo de como realizar...
Quando temos um conjunto de variáveis preditoras e queremos classificar uma variável de resposta em uma de duas classes, geralmente usamos regressão logística . No entanto, quando uma variável de resposta tem mais de duas classes possíveis, geralmente utilizamos a análise...
A análise discriminante quadrática é um método que você pode usar quando possui um conjunto de variáveis preditoras e deseja classificar uma variável de resposta em duas ou mais classes. É considerado o equivalente não linear da análise discriminante linear ....
A análise discriminante quadrática é um método que você pode usar quando possui um conjunto de variáveis preditoras e deseja classificar uma variável de resposta em duas ou mais classes. É considerado o equivalente não linear da análise discriminante linear ....
Os pesquisadores geralmente coletam amostras de uma população e usam os dados da amostra para tirar conclusões sobre a população como um todo. Um método de amostragem comumente usado é a amostragem por conglomerados , em que uma população é dividida...
Os pesquisadores geralmente coletam amostras de uma população e usam os dados da amostra para tirar conclusões sobre a população como um todo. Um método de amostragem comumente usado é a amostragem sistemática , que é implementada em um processo simples...
Correlações rolantes são correlações entre duas séries temporais em uma janela deslizante. Um dos benefícios desse tipo de correlação é que você pode visualizar a correlação entre duas séries temporais ao longo do tempo. Este tutorial explica como calcular e visualizar...
Para avaliar o desempenho de um modelo em um conjunto de dados, precisamos medir até que ponto as previsões feitas pelo modelo correspondem aos dados observados. A maneira mais comum de medir isso é usando o erro quadrático médio (MSE), que...
Para avaliar o desempenho de um modelo em um conjunto de dados, precisamos medir até que ponto as previsões feitas pelo modelo correspondem aos dados observados. Um método comumente usado para fazer isso é conhecido como Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) , que...