statistics

2熱

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私はカイ2乗計算を自動化しようとしています。私はscipy.stats.pearsonrを使用しています。しかし、これは私にSPSSとは異なる答えを与えています。同様に、10の差の要因。（.07 - > .8）両方のケースで（pandas.crosstabを使用して）クロスタブを印刷しているので、数字が同じであるため、両方のデータが同じであることは間違いありません。 d1 = [1, 0, 1

7熱

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機械学習：独立変数の影響に基づいてターゲットvarを正規化する

私は、以下に述べるようなドライバのトリップ情報を持つデータセットを持っています。私の目的は、ドライバーが運んでいる荷重と運転している車両を考慮に入れた新しい走行距離または調整された走行距離を考え出すことです。マイレージと負荷の間には負の相関があることがわかりました。したがって、より多くの荷物を運ぶことができます。また、車両の種類もあなたのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。ある意味では、

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頻度データからquantileを見つけるには？

私は顧客のようなものを購入しているデータのテーブルがあるとします。 Customer|Price|Quantity Sold a | 200 | 3.3 b | 120 | 4.1 c | 040 | 12.0 d | 030 | 16.76 これは、同じのために販売し、顧客、価格、および数量と、データのテーブルの粗製の表現であると考えられます製品。この情報の購入価格の中央値

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増加する数値を範囲全体に分散させ、その合計がNになるようにするにはどうすればよいですか？

N = 150と言うと、ステップ数は100です。配列に100（または任意の数を選択して）エントリを作成する関数が必要です。設定可能な速度で増加しています。それらはすべてNに合計されます。理想的にはminとmaxを設定します。 Examples: min=1, max=4 distributed_array = [1, 1.1, 1.2, 1.3 ... 3.9, 4] np.sum(di

0熱

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mode（x）.mode [0]の意味は何ですか？

合計1000以上の行を持つ10種類のアウトレットストアに対応する{small、medium、large}の形式の値を含むpythonのpandasライブラリを使用して、データセットの列（Outlet_Size）に沿ってモードを検索しようとしています。 enter image description here。各ストアのその列に沿ってモードを見つけるためは、以下のコードを使用したタイプ：は、出口

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テーブルを修正して絶対周波数と相対周波数を得る

私はRで初めてです。何か助けが必要です。絶対周波数と相対周波数をテーブルに表示したいと思います。 female male 314 577 [1] 891 [1] 0.352413 [1] 0.647587 私が欲しいもの：：|私はそれを分割しての空白は仕事をdoesntの私は何を得る Sex | absolute Frequency | relative Frequency

0熱

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リッチェルスケールで測定された独立変数は、連続変数または順序変数としてバイナリロジスティック回帰でどのように扱われるべきですか？

私の研究では、従属変数は0と1として2進数でコード化されており、独立変数はカテゴリ変数と5ポイントスケールでリッカートスケールで測定された変数の組み合わせです。データごとに、私はバイナリロジスティック回帰を実行したいが、リッチレットスケールで測定されたそれらの独立変数をどのように扱うべきかを少し混乱させる。これらは連続変数または順序変数として扱われるべきか？私の知る限りでは、ロジスティック回帰は、

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人の群衆のためのクラスタ分析

私は多数のユーザ（数十万人）からの位置データを持っています。私は現在の位置といくつかの履歴データポイント（1時間後の分データ）を保存します。誕生日パーティーなどの自然なイベントの周りに集まっている人を検出するにはどうすればいいですか？小規模の人でも（5人から始めると言わせてください）、検出されるはずです。このアルゴリズムは、ほとんどの場合リアルタイムで（または少なくとも1分に1回）動作して、群

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離散確率変数を作成して、事象Aと事象Bの両方が起こる確率を見つけてください。

私は離散確率でいくつかの基本問題を解くことによってsympy統計モジュールを学んできました。私は2つのイベントの共同分布からランダム変数を作成することに固執しています。 2つの連続したダイロールからなる実験を考えてみましょう。サンプル空間は、（1,1）、（1,2）、（1,3）... ここで、第1のダイの値に続いて第2のダイの値を含むタプルのセットです。このサンプル空間では36の可能な結果があります

0熱

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Rプログラミング関数（実数二乗のサブセットを返す）

私はRを初めて使い、並行して統計を学びながらいくつかのクールな関数を書く作業をしています。私は、数値ベクトルを取る関数を作ろうとしている、 "平方平均2乗"演算を実行し、可能性のある外れ値が除去された出力が本質的に同じベクトルを返すようにする。例えばベクターは、C（2,4,9,10,100）である場合、得られたRMSは、約37 したがって、私は、出力（の可能な外れ値と同じベクトルを返すようにした