農学生命情報科学特論 I @東京大学アグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット (2023-10) プログラミング言語未経験者を対象とした Python 入門講義。農学や分子生物学などの分野で利用される Python の最新事例を紹介しながら、Python の基礎文法の講義を行う。
重回帰分析は比較的理解がしやすく、一定の理解度があれば汎用的に使える分析方法です。 しかし、これを独学で学ぼうとすると、色んな専門用語や数式などが理解できないために、その価値を感じられる前につまづいてしまうことも少なくありません。 そこで今回は、非常に「ざっくり」と、基本的な概念と分析の進め方を図解で説明します。 手順① 成果を選ぶ まず初めに、今回の分析によって知りたいことを成果(目的変数)として決めます。実務的には、何らかの施策を通じて「増やしたい」(もしくは減らしたい)ことを持ってきます。なお、先ほどのレストランの例では、「来店客数」を上げましたが、これ以外にも「総売上」「一人当たり売上」「料理注文数」「予約数」など、どのような分析したいかによって、いろいろなことを当てはめることができます。 手順② 要素の候補をリストアップする 続いて、成果に関係がありそうな項目を要素の候補としてリ
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