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  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 线性回归预测MPG 哪些变量/系数为数据集中的mpg值提供了非随机量的方差？ 地面间隙和车辆长度（以及截距）是提供非随机量方差的变量。 线性模型的斜率是否视为零？为什么或者为什么不？ 线性模型的斜率不视为零，因为p值为5.35e-11，大大小于0.05。 这个线性模型可以有效预测MechaCar原型的mpg吗？为什么或者为什么不？ 该线性模型有效地预测了MechaCar原型的mpg，因为多个R平方值为71％，这意味着mpg值正确的时间约

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42139302

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 线性回归预测MPG

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_42144604

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar统计分析 第1部分：MPG相关性 对于第一个分析，我们对第一个数据集执行线性回归，以查看是否有任何变量与每加仑行驶里程增加相关。 由于很难看到多个线性回归，因此这里是所有单个多元回归。 如上所示，斜率都不为零，每个相关性都有一定的斜率，尽管比其他斜率大得多。 6个绘制的相关性如下： MPG的长度（英尺） 重量（磅）自MPG 扰流板到MPG的角度 与MPG的间隙高度（英寸） AWD到MPG MPG到MPG（完全相关） 例如，长度是MPG增长的最大预测指标。令人惊讶的是，体重

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：726016
    • 提供者：weixin_42131414

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 线性回归预测 根据多元回归分析，p值小于0.05的自变量是离地间隙和车辆长度。我有95％的信心，这两个变量为数据集中的MPG值提供了非随机数量的波动。 总体P值也小于0.05，因此线性模型的斜率不为零。 R-Sqaure为0.7149表示MPG的71.49％的变化可以由自变量解释，这是非常有效的。 悬架线圈摘要统计 悬浮液PSI的平均值为1498.78，中位数= 1500，方差= 62.9356，标准差= 7.892627。 Lot2的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_42134038

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 线性回归预测MPG 为数据集中的mpg值提供非随机方差量的变量是截距，车辆长度和离地间隙，因为这些Pr（> | t |）值非常非常小。 线性模型的斜率不为零。斜率由系数确定。多元回归模型中有多个系数，在这种情况下，它们都不为零。这意味着所有变量都会对结果产生影响。 这确实有效地预测了MechaCar原型的mpg，因为p值远低于0.05，并且r平方值相当高。该值为0.71，表示可以通过此公式准确预测约70％的汽车的平均mpg。 悬架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42110533

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 项目概况 在开始担任新职务几周后，高层管理人员与杰里米（Jeremy）接洽了一个特殊项目。 AutosRUs的最新原型机MechaCar遭受生产问题的困扰，这些问题阻碍了制造团队的进步。 AutosRUs的高层管理人员已邀请Jeremy和数据分析团队审查生产数据，以获取有助于制造团队的见解。 在此挑战中，您将帮助Jeremy和数据分析团队执行以下操作： 执行多元线性回归分析，以识别数据集中哪些变量可预测MechaCar原型的mpg 从生

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：389120
    • 提供者：weixin_42112685

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 概述 虚构公司AutosRUs的最新原型机MechaCar遭受生产问题的困扰，这些问题阻碍了制造团队的进步。 AutosRUs的高级管理层要求数据分析团队提供协助，以查看生产数据以获取有助于制造团队解决生产问题的见解。 数据分析团队提供了以下内容： 多元线性回归分析，以确定数据集中哪些变量可预测MechaCar原型的MPG 每个制造批次的悬挂线圈的磅/平方英寸（PSI）的摘要统计数据 对平均人口进行T检验以确定统计上不同的制造批次 设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42139460

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 我们正在审核生产数据，以获取可能对制造团队有所帮助的见解。 线性回归预测MPG 概述 我们正在执行多元线性回归分析，以识别数据集中的哪些变量（车辆长度，车辆重量，扰流板角度，离地间隙，行驶类型）可用于预测MechaCar原型的mpg。 结果 概括 哪些变量/系数为数据集中的mpg值提供了非随机量的方差？ 离地间隙和车辆长度的p值非常低，这表明无效假设不太可能成立，这意味着它们引起的方差量可能是非随机的。 截距的低p值表明我们应该拒绝

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_42118161

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 项目概况 •该项目涉及使用统计和假设检验来分析汽车行业的一系列数据集。 •所有统计分析和可视化均以R编程语言编写。 •燃油效率（MPG）：燃油效率是车辆每单位燃油可行驶多远的度量。 节油型车辆在行驶给定距离时需要较少的汽油。 由于行程所需的燃料较少，因此从长远来看，节油型汽车可为驾驶员节省更多的钱。 在美国，燃油效率表示为“英里/加仑”（mpg）。 问题是，MechaCars的mpg是否比其他竞争对手好？ 工具与技术 •R编程，R-St

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_42120283

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 项目概况 统计数据是数据科学的重要组成部分，因为它可以帮助分析师将数据关联起来，并有助于做出信息丰富的决策。 R是有助于统计分析的程序。 当公司评估产品设计和改进时，统计分析可能特别有用。 在该项目中，AutosRUs的最新原型机MechaCar遭受了生产问题的困扰，这些问题阻碍了制造团队的进步。 AutosRUs的高层管理人员已邀请Jeremy和数据分析团队审查生产数据，以获取有助于制造团队的见解。 线性回归预测MPG 执行多元线

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42113456

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_42097819

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 使用R进行统计分析 线性回归预测MPG 车辆长度（2.60e-12）和离地间隙（5.21e-08）具有最小的p值。 这意味着我们可以拒绝原假设。 的斜率是0.71，因此我们可以使用此模型来预测其他指标的未来mpg。 悬架线圈摘要统计 Lot1和Lot1的差异不超过要求的100 PSI。 它们分别是0.98和7.47。 另一方面，Lot3的方差为170.29，不符合要求。 但是，当我们将拍卖品作为一个整体来看时，它们之间的差异为62

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：215040
    • 提供者：weixin_42108054

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 使用R分析来自MechaCar的一系列数据集。 请参阅 挑战 线性回归预测MPG 悬架线圈摘要统计 悬架线圈的T检验 设计研究，将MechaCar与竞争对手进行比较 概括 预测MPG（Deliverable1）的线性回归：车辆长度，地面间隙和截距是变量，P值（5.35e-11）小于假定的显着性水平（0.05）。 请参阅下面的测试结果： 悬架线圈摘要统计数据（可交付品2）：MechaCar悬架线圈的设计规范规定，悬架线圈的方差不得超

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42098104

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 该分析包含对新的MechaCars系列生产过程的回顾。 我使用编程语言R进行了许多统计测试，以确定哪些因素最影响汽车的MPG以及悬架线圈的PSI公差差异。 此外，我设计了一项研究，使公司能够将其新MechaCar与竞争对手制造商生产的MechaCar进行比较。 线性回归预测MPG 使用线性回归，我确定了包含50个原型车的mpg测试结果的数据集的统计显着性。 MechaCar原型是根据设计规范生产的，以识别理想的车辆性能。 为每辆车收

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：596992
    • 提供者：weixin_42162216

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 线性回归预测MPG 根据这些数据的线性回归，我们得到的公式为mpg = 6.27 vehicle_length + 0.001 vehicle_weight + 0.07 spoiler_angle + 3.5 ground_clearance-3.4 * AWD + 104这表明车辆重量和扰流器角度对车辆的mpg影响不大。 另外，根据我们的模型，通过分析Pr（> | t |），我们发现车辆长度，离地间隙和拦截对mpg的影响很大

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42136365

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 线性回归预测MPG 1.哪些变量/系数为数据集中的mpg值提供了非随机的方差量？ 可以通过t值确定，车辆重量，spoiler_angle和AWD为mpg值提供了非随机的方差量。 而具有最小非随机变化量的变量是vehicle_length和ground_clearance。 2.线性模型的斜率是否视为零？ 为什么或者为什么不？ 线性模型的斜率不会被视为零，这是因为指定的p值小于0.05。 3.这个线性模型可以有效预测MechaC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：549888
    • 提供者：weixin_42140710

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：175104
    • 提供者：weixin_42134769

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 线性回归预测MPG 在对MechaCar_mpg.csv文件执行线性回归时，我们发现以下因素对数据集中MPG值的方差量产生影响： 车长 离地间隙 这两个因素提供了足够的正斜率，并且在我们的模型中具有足够低的显着性水平，因此我们的线性模型被认为具有非零的正斜率。 车辆长度和离地间隙的beta值分别为6.267和3.546，两个变量的p值均很小。 关于此回归模型的r ^ 2值为.7149，这使得确定系数足够强，r值为.8455，这表明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：504832
    • 提供者：weixin_42174098

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 线性回归预测MPG 车辆重量小于0.05不太可能产生随机变化。 车辆重量非常小，应将其视为零坡度。 是的，r平方值表明它是一个很好的预测模型。 悬架线圈摘要统计 是的，差异小于最大100磅，因此符合设计规范。 悬架线圈的T检验 这测试了等于1500的零均值和不等于1500的零均值。95％CI显示它介于1497.507和1500.053之间。 研究设计：MechaCar vs竞赛 我将执行另一个多元线性回归来比较燃油效率，消费者每月

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_42176827

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 研究设计：MechaCar vs竞赛 为数据集中mpg值的非随机方差提供的变量和系数是什么？ 地面间距和车辆长度具有最大的随机变化量，而车辆重量，扰流板角度和全轮驱动提供了非随机变化量。 线性模型的斜率是否视为零？ 为什么或者为什么不？ 仅通过查看小于0.05的p值，我们的斜率就不会为零。 这个线性模型可以有效预测MechCar原型的mpg吗？ 为什么或者为什么不？ 根据我们的R平方值，该模型将在大约71％的时间中正确预测mpg值。 数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42116705
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