フレームを使用します。解析を開始するために必要なすべての情報が準備されましたが、現在の属性ラベルが曖昧で短縮されていることに気付いているかもしれません。フィーチャクラスの元のフィールド名を表しています。情報が付加された属性の名前を、識別しやすいように変更することができます。スムージングをデータに対して実行します。いう文字ベクトルを作成します。ベクトル内のアイテムごとに、現在のラベルを置き換えるのに使用する新しい属性名を指定します。フレームのデータ属性を選択します。ベクトルを割り当てます。フレームのデータ属性の列名を更新しました。コンソールに入力して、データ属性の最初の数行を表示します。パッケージに含まれています。ライブラリを現在のワークスペースに読み込む前に、このパッケージをインストールしておく必要があります。スムージングが適用された犯罪率を計算します。ブロック全体を貼り付けて、すべての行を一度に実行することができます。ブロックをコピーしてコンソールに貼り付けると、構文エラーが発生する場合があります。エラーが発生した場合は、コードの各行を別々に入力することを検討してください。関数は、特定タイプの経験ベイズ推定を実行します。一般的には、従来のベイズ法は、データ値の観測が完了する前に事前分布を使用するのに対して、経験ベイズ推定は、使用されるベータ事前分布がデータから推定されるため、これらの手法に近似するものとなっています。関数では、実際には、経験ベイズ推定の修正版を使用しており、パラメーターの推定値はモーメント法で決定されます。それぞれ、モーメント法のファイとガンマの値を参照します。あり、レートのスムージングの実行に使用されます。計算することで実行されます。引いて、標準偏差で割ります。