Тест Мак-Немара використовується, щоб визначити, чи існує статистично значуща різниця в пропорціях між парними даними. У цьому посібнику пояснюється, як виконати тест МакНемара в R. Приклад: тест МакНемара в R Скажімо, дослідники хочуть знати, чи може певне маркетингове відео змінити думку...
Критерій Брейша-Пейгана використовується для визначення наявності гетероскедастичності в регресійному аналізі. Цей підручник пояснює, як виконати тест Брейша-Пейгана в R. Приклад: тест Брейша-Пагана в Р У цьому прикладі ми підберемо регресійну модель за допомогою вбудованого набору даних R mtcars , а потім...
Одним із найбільш часто використовуваних показників для вимірювання точності прогнозу моделі є MAPE , що означає середню абсолютну відсоткову помилку . Формула для розрахунку MAPE така: MAPE = (1/n) * Σ(|фактичний – прогноз| / |фактичний|) * 100 золото: Σ – химерний...
Кожного разу, коли ви виконуєте перевірку гіпотези, ви отримуєте статистику перевірки. Щоб визначити, чи є результати перевірки гіпотези статистично значущими, ви можете порівняти тестову статистику з критичним значенням Z. Якщо абсолютне значення тестової статистики більше критичного значення Z, то результати тесту...
Діаграми залишків часто використовуються для оцінки того, чи є залишки регресійного аналізу нормально розподіленими та чи демонструють вони гетероскедастичність . У цьому посібнику пояснюється, як створити графіки залишків для регресійної моделі в R. Приклад: залишкові ділянки в R У цьому прикладі...
Гістограма відносної частоти – це графік, який відображає відносні частоти значень у наборі даних. У цьому посібнику пояснюється, як створити гістограму відносної частоти в R за допомогою функції lattice histogram() , яка використовує такий синтаксис: гістограма (x, тип) золото: x: дані...
У цьому посібнику пояснюється, як працювати з розподілом Пуассона в R за допомогою наведених нижче функцій dpois : повертає значення функції щільності ймовірності Пуассона. ppois : повертає значення кумулятивної функції щільності Пуассона. qpois : повертає значення оберненої пуассонівської кумулятивної функції щільності....
Середньоквадратична помилка (RMSE) — це міра, яка повідомляє нам, наскільки далекі наші прогнозовані значення в середньому від спостережуваних значень у регресійному аналізі. Він розраховується таким чином: RMSE = √[ Σ(P i – O i ) 2 / n ] золото: Σ...
Одним із найбільш часто використовуваних показників для вимірювання точності передбачення моделі є MSE , що означає середню квадратичну помилку . Він розраховується таким чином: MSE = (1/n) * Σ(фактичний – прогноз) 2 золото: Σ – химерний символ, що означає «сума» n...
Середньоквадратична помилка (RMSE) — це міра, яка повідомляє нам, наскільки далекі наші прогнозовані значення в середньому від спостережуваних значень у регресійному аналізі. Він розраховується таким чином: RMSE = √[ Σ(P i – O i ) 2 / n ] золото: Σ...