å› å分æžã‚’Excelã§ç†è§£ã™ã‚‹ - Qiita
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(Pythonç·¨) 時系列データをサクッã¨STLã§ãƒˆãƒ¬ãƒ³ãƒ‰ãƒ»å£ç¯€æ€§ã«åˆ†è§£
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Plotting PCA (Principal Component Analysis)
This document explains PCA, clustering, LFDA and MDS related plotting using {ggplot2} and {ggfortify}. Plotting PCA (Principal Component Analysis) {ggfortify} let {ggplot2} know how to interpret PCA objects. After loading {ggfortify}, you can use ggplot2::autoplot function for stats::prcomp and stats::princomp objects. library(ggfortify) df <- iris[1:4] pca_res <- prcomp(df, scale. = TRUE) autoplo
RPubs - Plotting PCA/clustering results using ggplot2 and ggfortify
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判別分æžï¼ˆãƒžãƒãƒ©ãƒŽãƒ“ス）
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エクセルã«ã¦mmultã¨transpose関数を併用ã—ãŸã„ã§ã™ã€‚ =MMULT(MMULT(I12:M12,I14:M18),TRANSPOSE(I12:M12))^0.5 ã¨ã„ã†å¼ã‚’入力ã™ã‚‹ã¨ ＃VALUE!ã¨ã‚¨ãƒ©ãƒ¼ãŒè¡¨ç¤ºã•ã‚Œã¾ã™ã€‚ Transposeã®éƒ¨åˆ†ã‚’G14:G18ã®ã‚ˆã†ã«ç¸¦ã§æŒ‡å®šã™ã‚Œã°å‹•ãã®ã§ã™ãŒã€ã‚½ãƒ«ãƒãƒ¼ã¨ã®é–¢ä¿‚ã§Transposeã§æŒ‡å®šã—ãŸã„ã§ã™ã€‚ ãªãœã‚¨ãƒ©ãƒ¼ã«ãªã‚‹ã®ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿ ã©ã†å¤‰æ›´ã™ã‚Œã°ã‚ˆã„ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿ
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ã€çµ±è¨ˆå¦ã€‘æ£è¦åˆ†å¸ƒã¨ã‚«ã‚¤äºŒä¹—分布ã®é–¢ä¿‚ã‚’å¯è¦–化ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ - Qiita
統計å¦ã€å¯è¦–化ã—ã¦ã¿ã‚‹ã‚·ãƒªãƒ¼ã‚ºã®ç¶šç·¨ã§ã™ã€‚ カイ二乗分布ã¯ã€ABテストã®ã‚«ã‚¤äºŒä¹—検定ç‰ã§ã‚ˆã使ã†åˆ†å¸ƒã§ã™ã€‚$\chi^2$ã¨æ›¸ã„ã¦ã‚«ã‚¤äºŒä¹—ã§ã™ã€‚グラフã«ã™ã‚‹ã¨ä¸‹è¨˜ã®ã‚ˆã†ãªå½¢ã§ã€è‡ªç”±åº¦ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹kã®å€¤ã«å¿œã˜ã¦å½¢ãŒå¤‰åŒ–ã—ã¾ã™ã€‚ (グラフæç”»ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¯ã“ã¡ã‚‰) 今回もWikipedia先生ã«ã‚«ã‚¤äºŒä¹—分布ã®å®šç¾©ã‚’èžã„ã¦ã¿ã‚‹ã¨ã€ 独立ã«æ¨™æº–æ£è¦åˆ†å¸ƒã«å¾“ㆠ$k$ 個ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•° $X_1, ..., X_k$ ã‚’ã¨ã‚‹ã€‚ ã“ã®ã¨ãã€çµ±è¨ˆé‡$$Z = \sum_{i = 1}^k X_i^2$$ã®å¾“ã†åˆ†å¸ƒã®ã“ã¨ã‚’自由度 $k$ ã®ã‚«ã‚¤äºŒä¹—分布ã¨å‘¼ã¶ã€‚ ã¨ã„ã†è¿”事ãŒè¿”ã£ã¦ãã¾ã—ãŸã€‚ ã†ãƒ¼ã‚“ã€ã©ã†ã„ã†ã“ã¨ï¼Ÿæ£è¦åˆ†å¸ƒã®å¯†åº¦é–¢æ•°ã‚’ï¼’ä¹—ã™ã‚‹ã®ï¼Ÿã©ã†ã‚„らé•ã†ã‚ˆã†ã§ã™ã€‚ ã¾ãšã€ã€Œç‹¬ç«‹ã«æ¨™æº–æ£è¦åˆ†å¸ƒã«å¾“ㆠ$k$ 個ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ãªã®ã§ã¾ãšã¯æ¨™æº–æ£è¦åˆ†å¸ƒã«å¾“ã†ä¹±æ•°ã®ãƒ’ストグラムを書ã„ã¦ã¿ã‚ˆã†ã¨ãŠã‚‚ã„ã¾ã™ã€‚30,0
ランã‚ング
ランã‚ング
ランã‚ング
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