Отчеты по квантильной регрессии стали проще: как создавать потрясающие графики и таблицы за счита...
Автор: yuzaR Data Science
Загружено: 2024-01-14
Просмотров: 5207
В предыдущем выпуске я представил четыре причины, почему квантильная регрессия (QR) является лучшей альтернативой классической линейной регрессии. Однако я обнаружил, что представление результатов QR может быть довольно сложным. Чтобы упростить процесс, я создал улучшенные графики для оценок и прогнозов модели, а также подробную таблицу результатов модели, включая различия между группами и p-значениями. Я нашёл этот код настолько полезным, что подумал, что он может быть полезен и вам. К тому же, мне очень понравилось программировать его.
Если вам нужен только код (или вы хотите поддержать меня), присоединяйтесь к каналу (кнопка «Присоединиться» под любым видео), так как я предоставляю код по запросу участников.
Приятного просмотра! 🥳
Добро пожаловать в мой VLOG! Меня зовут Юрий Заблоцкий, и я люблю использовать R для Data Science = «yuzaR Data Science» ;)
Этот канал посвящён аналитике данных, науке о данных, статистике, машинному обучению и вычислительной науке! Присоединяйтесь ко мне и я погружусь в мир анализа данных, программирования и кодирования. Интересуетесь ли вы бизнес-аналитикой, интеллектуальным анализом данных, визуализацией данных или хотите получить онлайн-степень по аналитике данных, я вам помогу. Если вас интересует Google Data Studio, центры обработки данных и программы сертификации аналитиков данных и специалистов по работе с данными, вы найдете здесь необходимые знания. Вы значительно повысите свои шансы получить онлайн-степень магистратуры по науке о данных и аналитике данных. Расширяйте свои знания и навыки в области науки о данных и аналитики с помощью моих увлекательных материалов. Подпишитесь, чтобы быть в курсе последних и самых полезных инструментов программирования для науки о данных. Давайте вместе отправимся в это путешествие, основанное на данных!
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке: