Двусторонняя таблица частот — это таблица, в которой отображаются частоты (или «счетчики») для двух категориальных переменных. Например, в следующей двусторонней таблице показаны результаты опроса 100 человек, какой вид спорта они предпочитают: бейсбол, баскетбол или футбол. В строках указан пол респондента, а...
Валидность критерия относится к способности измерения одной переменной предсказать реакцию другой переменной. Одна переменная называется объясняющей переменной, а другая — критериальной переменной . Например, мы можем захотеть узнать, насколько хорошо определенные вступительные экзамены в колледж могут предсказать средний балл учащихся за...
Двусторонняя таблица частот — это таблица, в которой отображаются частоты (или «счетчики») для двух категориальных переменных. Например, в следующей двусторонней таблице показаны результаты опроса 100 человек, какой вид спорта они предпочитают: бейсбол, баскетбол или футбол. В строках указан пол респондента, а...
Остаток — это разница между наблюдаемым значением и прогнозируемым значением в регрессионной модели . Он рассчитывается следующим образом: Остаток = Наблюдаемое значение – Прогнозируемое значение Если мы построим наблюдаемые значения и наложим подобранную линию регрессии, остатки для каждого наблюдения будут представлять...
Остаток — это разница между наблюдаемым значением и прогнозируемым значением в регрессионной модели . Он рассчитывается следующим образом: Остаток = Наблюдаемое значение – Прогнозируемое значение Если мы построим наблюдаемые значения и наложим подобранную линию регрессии, остатки для каждого наблюдения будут представлять...
Стандартизованный остаток — это остаток, разделенный на его стандартное отклонение. Он рассчитывается следующим образом: р я знак равно е я / RSE√ 1-h ii Золото: e i : i- й остаток RSE: остаточная стандартная ошибка модели. h ii : Рост i-го...
Остаток — это разница между наблюдаемым значением и прогнозируемым значением в регрессионной модели . Он рассчитывается следующим образом: Остаток = Наблюдаемое значение – Прогнозируемое значение Если мы построим наблюдаемые значения и наложим подобранную линию регрессии, остатки для каждого наблюдения будут представлять...
Остаток — это разница между наблюдаемым значением и прогнозируемым значением в регрессионной модели . Он рассчитывается следующим образом: Остаток = Наблюдаемое значение – Прогнозируемое значение Если мы построим наблюдаемые значения и наложим подобранную линию регрессии, остатки для каждого наблюдения будут представлять...
Индекс сходства Жаккара — это мера сходства между двумя наборами данных. Индекс, разработанный Полем Жаккаром , варьируется от 0 до 1. Чем ближе он к 1, тем более похожи два набора данных. Индекс сходства Жаккара рассчитывается следующим образом: Сходство Жаккара =...
Когда мы выполняем простую линейную регрессию в R, легко визуализировать подобранную линию регрессии, потому что мы работаем только с одной переменной-предиктором и одной переменной ответа . Например, следующий код показывает, как подогнать простую модель линейной регрессии к набору данных и построить...