Оцінка максимальної правдоподібності (MLE) — це метод, який можна використовувати для оцінки параметрів даного розподілу. У цьому посібнику пояснюється, як обчислити MLE для параметра λ розподілу Пуассона . Крок 1. Напишіть PDF-файл. Спочатку запишіть функцію щільності ймовірності розподілу Пуассона: Крок 2:...
Враховуючи набір із p предикторних змінних і змінну відповіді, множинна лінійна регресія використовує метод найменших квадратів для мінімізації залишкової суми квадратів (RSS): RSS = Σ(y i – ŷ i ) 2 золото: Σ : грецький символ, що означає суму y i...
Враховуючи набір із p- прогностичних змінних і змінну відповіді, множинна лінійна регресія використовує метод найменших квадратів для мінімізації залишкової суми квадратів (RSS): RSS = Σ(y i – ŷ i ) 2 золото: Σ : грецький символ, що означає суму y i...
Найпростіший спосіб підвизначити фрейм даних за діапазоном дат у R — використовувати такий синтаксис: df[df$date >= " some date " & df$date <= " some date ", ] Цей підручник містить кілька прикладів практичного використання цієї функції. Приклад 1: підмножина між...
Часто ви можете призначити кольори точкам на графіку ggplot2 на основі категоріальної змінної. На щастя, це легко зробити за допомогою такого синтаксису: ggplot(df, aes (x=x_variable, y=y_variable, color=color_variable)) + geom_point() Цей підручник містить кілька прикладів того, як практично використовувати цей синтаксис за...
Одна з найпоширеніших проблем, з якою ви зіткнетеся під час машинного навчання, — мультиколінеарність . Це відбувається, коли дві або більше змінних предиктора в наборі даних сильно корельовані. Коли це трапляється, модель може добре відповідати навчальному набору даних, але може працювати...
Одна з найпоширеніших проблем, з якою ви зіткнетеся під час машинного навчання, — мультиколінеарність . Це відбувається, коли дві або більше змінних предиктора в наборі даних сильно корельовані. Коли це трапляється, модель може добре відповідати навчальному набору даних, але може працювати...
Одна з найпоширеніших проблем, з якою ви зіткнетеся під час машинного навчання, — мультиколінеарність . Це відбувається, коли дві або більше змінних предиктора в наборі даних сильно корельовані. Коли це трапляється, модель може добре відповідати навчальному набору даних, але може працювати...
Коли у нас є набір даних зі змінною-прогнозатором і змінною відповіді , ми часто використовуємо просту лінійну регресію для кількісного визначення зв’язку між двома змінними. Однак проста лінійна регресія (SLR) передбачає, що зв’язок між предиктором і змінною відповіді є лінійним. Записаний...
Множинна лінійна регресія — це метод, який ми можемо використати для кількісного визначення зв’язку між двома чи більше змінними предикторами та змінною відповіді . У цьому посібнику пояснюється, як вручну виконати множинну лінійну регресію. Приклад: множинна лінійна регресія вручну Припустімо, що...