Home > 統計

平方和の公式とその応用について

平方和の公式は、データの変動を分解するために使用されます。変動の分解は、データの要因ごとにどれだけ変動があるのかを評価し、データの特徴を理解するために役立ちます。>>More

PythonでFDR補正を実行する方法

Pythonを使用してFDR補正を実行する方法について説明します。以下のステップを参考にしてください。必要なライブラリをインポートします。主要なライブラリは以下の通りです。>>More

NumPy配列の分散を計算する方法

NumPyをインストールする NumPyを使用するためには、まずNumPyをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、NumPyをインストールします。>>More

MS Analyticsのランキングと分析方法

データの収集と前処理: データ分析の最初のステップは、データの収集と前処理です。MS Analyticsでは、データを異なるソースから収集し、必要な前処理を行うことができます。例えば、Excelファイル、データベース、Webサービスなどからデータを読み込むことができます。>>More

ピーナッツアレルギーの原因と分析

ピーナッツアレルギーのデータフレームを読み込みます。以下のコードを使用します:peanut_allergy <- data.frame( had_early_risk = c( rep("no", 530), rep("yes", 98)), regimen = c( rep("avoid", 36 + 227), rep("consume", 5 + 262), rep("avoid", 18 + 33), rep("consume", 5 + 42)), aller>>More

ベイズの定理を使った原因分析

基本的なベイズの定理の理解:ベイズの定理は、条件付き確率を計算するためのツールです。具体的には、ある結果が与えられた条件下での原因の確率を求めることができます。>>More

Rで勝利クラスの投票比率を取得する方法

データフレームを使用した方法: クラス分類の結果が格納されたデータフレームがあるとします。以下のコードを使用して、勝利クラスの投票比率を計算できます。# データフレームの作成（仮のデータ） result_df <- data.frame(class = c("A", "B", "A", "A", "B", "B")) # 勝利クラスの投票数を取得 vote_counts <- table(result_df$class) winning_class <- names(vote_counts)[which.max(vote_counts)] # 勝利クラスの投票比率を計算 wi>>More