Дисперсия — это способ измерения того, насколько хорошо значения данных распределены вокруг среднего значения. Формула для нахождения дисперсии генеральной совокупности : σ 2 = Σ (x i – µ) 2 / N где μ — среднее значение популяции, xi — i...
Кластеризация — это метод машинного обучения, который пытается найти группы или кластеры наблюдений в наборе данных. Цель состоит в том, чтобы найти кластеры, в которых наблюдения внутри каждого кластера очень похожи друг на друга, а наблюдения в разных кластерах сильно отличаются...
Остаток студента — это просто остаток, разделенный на его расчетное стандартное отклонение. На практике мы обычно говорим, что любое наблюдение в наборе данных, у которого остаток студента превышает абсолютное значение 3, является выбросом. Мы можем быстро получить стьюдентизированные остатки любой модели...
Остаток студента — это просто остаток, разделенный на его расчетное стандартное отклонение. На практике мы обычно говорим, что любое наблюдение в наборе данных, у которого остаток студента превышает абсолютное значение 3, является выбросом. Мы можем быстро получить стьюдентизированные остатки модели регрессии...
Преобразование Бокса-Кокса — это широко используемый метод преобразования набора данных с ненормальным распределением в набор с более нормальным распределением . Основная идея этого метода состоит в том, чтобы найти значение λ, при котором преобразованные данные будут максимально близки к нормальному распределению,...
Манхэттенское расстояние между двумя векторами A и B рассчитывается следующим образом: Σ|а я – б я | где я — i- й элемент каждого вектора. Это расстояние используется для измерения различия между любыми двумя векторами и обычно используется во многих различных...
Расстояние Минковского между двумя векторами A и B рассчитывается следующим образом: (Σ|a i – b i | p ) 1/p где i — i- й элемент каждого вектора, а p — целое число. Это расстояние используется для измерения различия между любыми...
Когда вы выполняете регрессионный анализ или ANOVA в R, выходные таблицы содержат значения p для переменных, используемых в анализе, а также соответствующие коды значимости . Эти коды значимости отображаются в виде звездочек или десятичной точки, если переменные статистически значимы. Вот как...
Чтобы подогнать модель линейной регрессии в R, мы можем использовать команду lm() . Чтобы отобразить выходные данные модели регрессии, мы можем использовать команду summary() . В этом руководстве объясняется, как интерпретировать каждое значение выходных данных регрессии в R. Пример. Интерпретация результатов...
Частичный F-тест используется, чтобы определить, существует ли статистически значимая разница между регрессионной моделью и вложенной версией той же модели. Вложенная модель — это просто модель, которая содержит подмножество переменных-предикторов в общей модели регрессии. Например, предположим, что у нас есть следующая модель...