YouTube

Got a YouTube account?

New: enable viewer-created translations and captions on your YouTube channel!

Japanese subtitles

← Understanding Noise Age to Age Months

Get Embed Code
5 Languages

Showing Revision 2 created 08/03/2014 by Udacity.

  1. 年齢と友達数の平均値の関連性を
    要約した散布図に戻りましょう
  2. この図はdplyrパッケージを使用して作成した
  3. 新しいデータフレームで作りました
  4. 図はこのようになっています
  5. 黒い線にランダムなノイズが多数あります
  6. これは友達数の平均値が年齢で上下しているためです
  7. さらにデータを見ていきましょう
  8. ご覧のように友達数の平均値はまず上昇し
  9. そのあと下降しています このケースでは
  10. 30歳のユーザの友達数の平均値は
  11. 29歳と31歳に比べ低くなっています
  12. 69歳の突出した波形など年ごとの不連続性は
  13. 理解できるかもしれません
  14. しかし他のものは年齢と友達数の
  15. 実際の円滑な関連性の周囲にある
    ただのノイズのようです
  16. それはこれがデータ作成プロセスのサンプルだからです
  17. 各年齢ごとの友達数の推定平均値は
  18. 本当の平均値にノイズがプラスされたものです
  19. 年齢の幅を細かくするとこのノイズが
  20. さらにひどくなると予測できます
  21. 例えば各年齢の条件付平均値を推測し
    月単位で計測することも可能です
  22. これは今後数回のプログラミング問題で練習します
  23. 年単位ではなく月単位で計測された
  24. 新しい変数を使いこのような図を作成するのです
  25. さらに月数を数えた年齢ごとの条件付平均値を作図し
  26. このグラフと比べていきます
  27. はじめに年齢と月数の変数を作り
  28. データフレームに保存しましょう
  29. この変数はユーザの年齢を
    年数と月数で測定したものです
  30. つまりユーザが36歳の3月生まれだとしたら
  31. ユーザの年齢は36.75となります
  32. Rでこのコードを書いてみてください
  33. できたらコピーをブラウザにペーストし
    提出してください
  34. これは自動採点の練習問題です
  35. 一発で正解できなくても大丈夫です
  36. これはかなり難しい問題ですからね
  37. 年齢と人々の誕生月が違うことを考慮しましょう
  38. それがどう年齢と月数の変数に影響するか
  39. 実際の値でやってみるといいでしょう