学習方法の種類を検出するには、さまざまな検出器が必要です。 数学には、世界の働き関数に関連する多くの定理が含まれています。
主要な取り組み
- R-Squared は、モデルが説明する変動の比率を測定しますが、Adjusted R-Squared は、予測変数の数を説明します。
- 調整された R-XNUMX 乗は、無関係な予測変数を追加するとモデルにペナルティを課しますが、R-XNUMX 乗は予測変数を追加すると増加する可能性があります。
- 調整済み R-XNUMX 乗は、特に複数の予測変数を使用する場合に、モデルの説明力をより正確に表現します。
R 二乗対調整済み R 二乗
R Squared は、従属変数と独立変数の違いを説明するために使用される統計測定ツールであり、Dalton によって作成されました。 調整済み R 二乗は、回帰変数のモデルの予測子を変更するために使用される数学的測定ツールです。
R 二乗は、さまざまな相違点を示す人口統計学的タイプの測定です。 この測定方法は、次の式で記述される従属変数の比例論争を示すのに役立ちます。 独立変数.
対照的に、調整済み R 平方は統計的な測定値であり、R 平方の新しい修正バージョンです。 に現れない予測子 回帰 モデルは、調整済み R 二乗法によって取得されました。
比較表
| 比較のパラメータ | RXNUMX乗 | 調整済み R 二乗 |
|---|---|---|
| 意味 | 統計的測定は、従属変数と独立変数を説明するために使用します。 | 調整済み R 二乗は、回帰変数を予測する測定値です。 |
| シンボル | R Squared は R^2 として記号化されていました。 | 調整済み R^2 として表示されていました。 |
| 導入 | R Squared は、彼が相関の作成者である Galton によって紹介されました。 | 調整済み R XNUMX 乗は、R XNUMX 乗モデルの新しいバージョンのモデルです。 |
| 式 | R 二乗の式は、R^2 = 1-(RSS/TSS) です。 | 式は、調整済み R 二乗モデルの解モデルに依存します。 |
| 差異 | R 二乗は、従属変数と独立変数を使用して係数を見つけるために使用する人口統計学的測定です。 | 調整済み R 二乗モデルは、問題を解決するために予測する追加の入力変数を使用します。 |
RXNUMX乗とは？
R 二乗は、従属変数と独立変数の間の矛盾を表すために使用される人口統計的尺度です。 比例する分散は、独立変数によって記述される従属変数です。
R^2 = 1-(RSS/TSS)
上記の用語が次のように説明されている場合、
R^2 = 係数決定
RSS = 残差の二乗和
TSS = 平方和の合計
R 二乗モデルでは、値がグラフから直接取得される場所を数学的に計算することはできません。 R 二乗モデルのポイントは調整できませんが、これらは真の値です。
調整済み R 二乗とは何ですか?
調整済み R XNUMX 乗は、R XNUMX 乗から派生したファクシミリです。 調整済み R 二乗は、モデルの予測変数を変更します。
調整された R 二乗モデルは、問題の解決を予測する追加の入力変数を受け取ります。 これらの値が計算され、R 二乗モデルよりも望ましい値が得られます。
個人は、R XNUMX 乗値から取得することにより、近くの値を取得します。 この測定では、ポイントがグラフィカルな方法で曲線に合うように調整されます。
R 二乗と調整済み R 二乗の主な違い
- R 二乗法は、調整済み R 二乗値が数学的に計算された元の値を取るために使用されていました。
- 調整済み R 二乗測定では、計算に R 二乗ポイントが必要です。
- 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
最終更新日 : 19 年 2023 月 XNUMX 日
私はあなたに価値を提供するために、このブログ記事を書くことに多大な努力を払ってきました. ソーシャルメディアや友人/家族と共有することを検討していただければ、私にとって非常に役立ちます. 共有は♥️
Sandeep Bhandari は、Thapar University (2006) でコンピューター工学の学士号を取得しています。 彼はテクノロジー分野で 20 年の経験があります。 彼は、データベース システム、コンピュータ ネットワーク、プログラミングなど、さまざまな技術分野に強い関心を持っています。 彼の詳細については、彼のウェブサイトで読むことができます バイオページ.
総合的な比較表が特に役に立ちました。理解を助けるために、主な違いが明確に内訳されているのは常に素晴らしいことです。
視覚的な表現は確かに有益でした。これにより、議論されている複雑な概念がさらに明確になります。
同意します。表形式により、R 2 乗と調整済み R 2 乗の間のニュアンスを把握しやすくなりました。
この記事では、R 二乗と調整済み R 二乗の両方の長所と短所を効果的に強調しました。これらの統計的尺度の説得力のある探求でした。
私は同意します。 2 つの測定ツールの重要な分析により、その用途を微妙に理解することができました。
R 2 乗と調整済み R 2 乗の説明は明快でよく議論されており、統計の知識を深めたい人にとっては充実した読み物になりました。
絶対に。記事内で使用されている明晰な言葉によって、難しい主題がより理解しやすくなりました。
この記事は貴重な洞察を提供しますが、技術的な定義をもっと分かりやすい方法で説明できると思います。これを読んでいる人全員が統計用語に精通しているわけではないかもしれません。
私も同意します。より初心者に優しいアプローチがあれば、コンテンツはより包括的で有益なものになるでしょう。
この記事は統計概念の基礎を理解している読者を対象としていると思われるため、詳細のレベルは適切であると思います。
R 2 乗と調整済み R 2 乗を慎重に区別することは洞察力に富み、有益でした。この記事は、回帰モデルをナビゲートする人にとって重要な参考資料として役立ちます。
確かに、主題の扱いの明快さと深さは本当に賞賛に値します。
著者は統計学の基本的な概念をよく理解しているようで、この記事はこのトピックについてよく構成され、徹底的に説明されています。
R 2 乗と調整済み R 2 乗の比較の明確さと詳細に感謝します。
R 2 乗と調整済み R 2 乗の複雑な違いを説明する著者の能力が、この記事を際立たせています。複雑な統計概念をこれほど明確に表現するという賞賛に値する取り組みです。
比較表の辛口なユーモアに感謝します。それは技術的な議論に予期せぬ皮肉を加えました。
よく言ったものだ。この記事は、これらの統計測定の本質を見事に要約しています。
この記事は非常に有益であり、R 二乗と調整済み R 二乗の違いを理解するのに役立ちました。これは、回帰モデルを扱う人にとって非常に役立つリソースです。
私はこれ以上同意できませんでした。この情報は、統計の分野で勉強したり働いたりする人にとって不可欠です。