Original size 1140x1600

Исследование данных о приюте

PROTECT STATUS: not protected

Фильтрация и сортировка

0

Фильтрация с одним условием и сортировка отфильтрованных данных

0

Фильтрация одновременно по нескольким условиям и сортировка отфильтрованных данных

Новые признаки

0

Создание нового признака в данных с помощью анонимной функции

0

Создание нового признака в данных с помощью именной функции

Сводные таблицы

0

Сводная таблица: один столбец группировки, один столбец агрегирования, один метод агрегирования

0

Сводная таблица: несколько столбцов группировки, один столбец агрегирования, один метод агрегирования

0

Сводная таблица: одни столбец группировки, несколько столбцов агрегирования, один метод агрегирования

0

Сводная таблица: одни столбец группировки, один столбец агрегирования, несколько методов агрегирования

0

Сводная таблица: одни столбец группировки, несколько столбцов агрегирования, несколько методов агрегирования

Замена пропусков и удаление выбросов

0

Замена пропусков

0

Использование метода N стандартных отклонений для целевой переменной

0

Использование метода 1.5IQR для предиктора или другого количественного признака (не целевого):

0

Меры центральной тенденции целевого признака:

0

Квартили целевого признака:

0

Меры разброса целевого признака

0

Описание категориального признака

Корреляция Пирсона

0

Визуализация корреляционной матрицы с помощью тепловой карты

0

Интерпретация самой сильной корреляции между признаками, по тепловой карте

0

Построение диаграммы рассеяния между признаками, у которых самая сильная корреляция

Модель парной (простой) линейной регрессии предполагает, что значение целевого признака adopter_age можно предсказать как линейную функцию признака age_years, то есть, что изменение age_years на единицу приводит к изменению adopter_age на определённое постоянное значение, с учетом случайных ошибок.

Y = b₀ + b₁X, где Y — зависимая переменная, X — независимая переменная, b₀ — свободный член (тоже, что и точка пересечения с осью Y), а b₁ — коэффициент регрессии, показывающий изменение Y при изменении X на единиц

  1. Уравнение парной линейной регрессии Общий вид уравнения:

adopter_age^ = b₀+b₁×age_years где: b₀ — свободный член (пересечение с осью Y), b₁ — коэффициент наклона (показывает, насколько в среднем изменяется adopter_age при увеличении age_years на 1)

Исследование данных о приюте
Project created at 30.06.2025
We use cookies to improve the operation of the website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fo...
Show more