R-Quadrat vs. angepasstes R-Quadrat: Unterschied und Vergleich

Menschen benötigen verschiedene Detektoren, um Arten von Lernmethoden zu erkennen. Die Mathematik enthält viele Theoreme, die sich auf die Arbeitsfunktionen der Welt beziehen.

Key Take Away

1. R-Squared misst den Anteil der Streuung, die das Modell erklärt, während Adjusted R-Squared die Anzahl der Prädiktoren berücksichtigt.
2. Das angepasste R-Squared bestraft das Modell für das Hinzufügen irrelevanter Prädiktoren, während R-Squared mit hinzugefügten Prädiktoren zunehmen kann.
3. Angepasstes R-Quadrat bietet eine genauere Darstellung der Erklärungskraft eines Modells, insbesondere bei mehreren Prädiktoren.

R-Quadrat vs. bereinigtes R-Quadrat  

R Squared ist ein statistisches Messinstrument, das verwendet wird, um den Unterschied zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu beschreiben, und es wurde von Dalton entwickelt. Adjusted R Squared ist ein mathematisches Messwerkzeug, das verwendet wird, um den Prädiktor von Modellen in Regressionsvariablen zu ändern.

R-Quadrat ist eine demografische Art der Messung, die die variablen Unähnlichkeiten anzeigt. Diese Messmethode hilft, den Proportionalstreit der durch die beschriebene abhängige Variable darzustellen unabhängige Variable.

Im Gegensatz dazu ist das angepasste R-Quadrat die statistische Messung und eine neue modifizierte Version von R-Quadrat. Die Prädiktoren, die nicht in a erscheinen Regression Modell nach der Adjusted-R-Squared-Methode erstellt hatte. 

Vergleichstabelle

Vergleichsparameter	R im Quadrat	Bereinigtes R-Quadrat
Bedeutung	Eine statistische Messung dient zur Erklärung der abhängigen und unabhängigen Variablen.	Das angepasste R-Quadrat ist eine Messung, die die Regressionsvariablen vorhersagt.
Symbol	R Squared hatte als R^2 symbolisiert.	Es wurde als Angepasstes R^2 angezeigt.
Eingeführt	R Squared hatte von Galton eingeführt, wo er der Schöpfer der Korrelation ist.	Adjusted R Squared ist das neue Versionsmodell für das R Squared-Modell.
Formel	Die Formel von R zum Quadrat ist R^2 = 1-(RSS/TSS).	Formeln hängen von den Lösungsmodellen im angepassten R-Quadrat-Modell ab.
Unterschied	R Squared ist eine demografische Messung, mit der der Koeffizient mithilfe abhängiger und unabhängiger Variablen ermittelt wird.	Das angepasste R-Quadrat-Modell verwendet eine zusätzliche Eingabevariable, die die Lösung der Probleme vorhersagt.

Was ist R-Quadrat?  

Das R-Quadrat ist ein demografisches Maß, das zur Darstellung der Widersprüche zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen verwendet wird. Die proportionalen Varianzen sind die abhängige Variable, die durch die unabhängige Variable beschrieben wird.

       R^2 = 1-(RSS/TSS)   

Wo die obigen Begriffe wie folgt beschreiben,   

R^2 = Koeffizientenbestimmung   

RSS = Summe der Quadrate der Residuen   

TSS = Summe der Quadrate   

Das R-Quadrat-Modell kann nicht mathematisch berechnen, wohin die Werte direkt aus Diagrammen gelangen. Die Punkte des R-Quadrat-Modells können nicht angepasst werden, und es handelt sich um echte Werte.

Was ist das bereinigte R-Quadrat?

Adjusted R Squared ist ein Faksimile, das von R Squared abgeleitet wurde. Das angepasste R-Quadrat ändert die Prädiktoren in den Modellen.

Das angepasste R-Quadrat-Modell benötigt eine zusätzliche Eingabevariable, die die Lösung der Probleme vorhersagt. Diese Werte werden berechnet und ergeben die gewünschten Werte als das R-Quadrat-Modell.

Eine Person nimmt die nahegelegenen Werte, indem sie von den R-Quadrat-Werten nimmt. Diese Messung passt die Punkte an die Kurve in der grafischen Methode an.

Hauptunterschiede zwischen R-Quadrat und bereinigtem R-Quadrat   

1. Die R-Quadrat-Methode wurde verwendet, um die Werte ursprünglich zu nehmen, wenn die angepassten R-Quadrat-Werte mathematisch berechnet wurden.   
2. Die angepasste R-Quadrat-Messung erfordert die R-Quadrat-Punkte für Berechnungen.   

Bibliographie

1. https://online.ucpress.edu/collabra/article-abstract/6/1/45/114458
2. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.2016.120048
3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167715210001288

Letzte Aktualisierung: 19. August 2023