Ihmiset tarvitsevat erilaisia ilmaisimia tunnistaakseen erityyppisiä oppimismenetelmiä. Matematiikka sisältää monia lauseita, jotka liittyvät maailman toimiviin funktioihin.
Keskeiset ostokset
- R-neliö mittaa mallin selittämän vaihtelun osuutta, kun taas Adjusted R-Squared vastaa ennustajien määrää.
- Säädetty R-neliö rankaisee mallia epäolennaisten ennustajien lisäämisestä, kun taas R-neliö voi kasvaa lisättyjen ennustajien myötä.
- Adjusted R-Squared tarjoaa tarkemman esityksen mallin selitysvoimasta, erityisesti useiden ennustajien kanssa.
R-neliö vs. Oikaistu R-neliö
R Squared on Daltonin kehittämä tilastollinen mittaustyökalu, jota käytetään kuvaamaan riippuvien ja riippumattomien muuttujien välistä eroa. Adjusted R Squared on matemaattinen mittaustyökalu, jolla muutetaan mallien ennustajaa regressiomuuttujissa.
R Squared on demografinen mittaustyyppi, joka näyttää muuttujien erot. Tämä mittausmenetelmä auttaa osoittamaan kuvaaman riippuvaisen muuttujan suhteellisen kiistan itsenäinen muuttuja.
Kontrastissa Adjusted R Square on tilastollinen mitta ja R-neliön uusi modifioitu versio. Ennusteet, jotka eivät näy kohdassa a regressio malli oli otettu Adjusted R Squared -menetelmällä.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | R Neliö | Säädetty R-neliö |
|---|---|---|
| Merkitys | Tilastollinen mittaus selittää riippuvat ja riippumattomat muuttujat. | Adjusted R Squared on mitta, joka ennustaa regressiomuuttujat. |
| Symboli | R-ruudun symboli oli R^2. | Se oli näytetty muodossa Adjusted R^2. |
| Otettu käyttöön | R Squared esitti Galtonin, missä hän on korrelaation luoja. | Adjusted R Squared on R Squared -mallin uusi versiomalli. |
| Kaava | R-ruudun kaava on R^2 = 1-(RSS/TSS). | Kaavat riippuvat Adjusted R Squared -mallin ratkaisumalleista. |
| Ero | R Squared on demografinen mittaus, jota käytetään kertoimen löytämiseen käyttämällä riippuvia ja riippumattomia muuttujia. | Adjusted R Squared -malli ottaa lisäsyötemuuttujan, joka ennustaa ratkaisevansa ongelmat. |
Mikä on R Squared?
R-neliö on demografinen mitta, jota käytetään kuvaamaan riippuvien ja riippumattomien muuttujien välisiä ristiriitoja. Varianssit, jotka ovat verrannollisia, ovat riippumattoman muuttujan kuvaamia riippuvaisia muuttujia.
R^2 = 1-(RSS/TSS)
Kun yllä olevat termit kuvataan seuraavasti,
R^2 = kertoimen määritys
RSS = Sum of Squares of Residuals
TSS = Neliöiden kokonaissumma
R-neliömalli ei voi laskea matemaattisesti, missä arvot otetaan suoraan kaavioista. R Squared -mallin pisteitä ei voi säätää, ja nämä ovat todellisia arvoja.
Mikä on Adjusted R Squared?
Adjusted R Squared on faksimile, joka oli johdettu sanasta R Squared. Adjusted R Squared muuttaa mallien ennustajia.
Adjusted R Squared -malli ottaa lisäsyötemuuttujan, joka ennustaa ratkaisevansa ongelmat. Nämä arvot laskevat, ja se antaa halutut arvot kuin R-neliömalli.
Yksilö ottaa lähiarvot ottamalla R-neliöarvoista. Tämä mittaus säätää pisteet sopimaan käyrään graafisessa menetelmässä.
Tärkeimmät erot R-neliön ja mukautetun R-neliön välillä
- R-neliömenetelmällä oli otettu arvot alun perin, missä Adjusted R Squared -arvot oli laskettu matemaattisesti.
- Säädetty R-neliömittaus vaatii R-neliöpisteitä laskelmia varten.
- https://online.ucpress.edu/collabra/article-abstract/6/1/45/114458
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.2016.120048
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167715210001288
Viimeksi päivitetty: 19. elokuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Sandeep Bhandari on suorittanut tietokonetekniikan kandidaatin tutkinnon Thaparin yliopistosta (2006). Hänellä on 20 vuoden kokemus teknologia-alalta. Hän on kiinnostunut erilaisista teknisistä aloista, mukaan lukien tietokantajärjestelmät, tietokoneverkot ja ohjelmointi. Voit lukea hänestä lisää hänen sivuiltaan bio-sivu.
Kattava vertailutaulukko oli erityisen hyödyllinen. On aina hienoa nähdä selkeä erittely keskeisistä eroista ymmärtämisen helpottamiseksi.
Visuaalinen esitys oli todella hyödyllinen. Se lisää selkeyttä keskusteltuihin monimutkaisiin käsitteisiin.
Olen täysin samaa mieltä. Taulukkomuoto helpotti R-ruudun ja mukautetun R-ruudun välisten vivahteiden ymmärtämistä.
Artikkelissa korostettiin tehokkaasti sekä R-ruudun että Adjusted R Squared:n vahvuudet ja heikkoudet. Se oli näiden tilastollisten mittareiden pakottava tutkimus.
Olen samaa mieltä. Kahden mittaustyökalun kriittinen analyysi mahdollisti niiden sovellusten vivahteikkaan ymmärtämisen.
R-ruudun ja mukautetun R-neliön selitys oli selkeä ja hyvin perusteltu, joten se on rikastuttavaa luettavaa niille, jotka haluavat syventää tilastotietoaan.
Ehdottomasti. Artikkelissa käytetty selkeä kielenkäyttö teki muuten haastavasta aiheesta paremmin saavutettavissa olevan.
Vaikka artikkeli tarjoaa arvokkaita näkemyksiä, uskon, että tekniset määritelmät voitaisiin selittää helpommin. Kaikki tätä lukevat eivät välttämättä ole perehtyneet tilastolliseen terminologiaan.
Olen samaa mieltä, aloittelijaystävällisempi lähestymistapa tekisi sisällöstä osallistavampaa ja hyödyllisempää.
Mielestäni yksityiskohtaisuus on sopiva, koska tämä artikkeli näyttää olevan tarkoitettu yleisölle, jolla on perustavanlaatuinen käsitys tilastollisista käsitteistä.
Huolellinen ero R-ruudun ja säädetyn R-ruudun välillä oli sekä oivaltava että hyödyllinen. Tämän artikkelin pitäisi toimia olennaisena viitteenä kaikille regressiomalleissa liikkuville.
Ehdottomasti aiheen käsittelyn selkeys ja syvyys ovat todella kiitettävää.
Kirjoittaja näyttää ymmärtävän hyvin tilaston peruskäsitteet, ja tämä artikkeli on hyvin jäsennelty ja perusteellinen selitys aiheesta.
Arvostan ehdottomasti selkeyttä ja yksityiskohtia R-ruudun ja Adjusted R Squared -vertailussa.
Kirjoittajan kyky selvittää monimutkaiset erot R-neliön ja mukautetun R-neliön välillä erottaa tämän artikkelin muista. Kiitettävä yritys esittää monimutkaiset tilastolliset käsitteet näin selkeästi.
Arvostan vertailutaulukon kuivaa huumoria. Se lisäsi ripauksen odottamatonta ironiaa tekniseen keskusteluun.
Hyvin sanottu. Artikkeli kiteyttää näiden tilastollisten mittausten olemuksen ihailtavasti.
Tämä artikkeli oli mielestäni erittäin informatiivinen, ja se auttoi minua ymmärtämään eroja R-neliön ja mukautetun R-neliön välillä. Se on erittäin hyödyllinen resurssi kaikille, jotka työskentelevät regressiomallien parissa.
En voisi olla enempää samaa mieltä. Nämä tiedot ovat tärkeitä kaikille tilastoalalla opiskeleville tai työskenteleville.