R в квадрате против скорректированного R в квадрате: разница и сравнение

Людям нужны различные детекторы для обнаружения типов методов обучения. Математика содержит множество теорем, относящихся к рабочим функциям мира.

Основные выводы

  1. R-квадрат измеряет долю вариации, которую объясняет модель, тогда как скорректированный R-квадрат учитывает количество предикторов.
  2. Скорректированный R-квадрат штрафует модель за добавление нерелевантных предикторов, в то время как R-квадрат может увеличиваться при добавлении предикторов.
  3. Скорректированный R-квадрат обеспечивает более точное представление объяснительной способности модели, особенно с несколькими предикторами.

R в квадрате против скорректированного R в квадрате  

R Squared — это инструмент статистического измерения, который используется для описания разницы между зависимыми и независимыми переменными, и он был создан Далтоном. Скорректированный квадрат R — это инструмент математического измерения, который используется для изменения предиктора моделей в переменных регрессии.

R в квадрате против скорректированного R в квадрате

R Squared — это демографический тип измерения, который показывает переменные различия. Этот метод измерения помогает показать пропорциональный спор зависимой переменной, описываемый независимая переменная.

Напротив, скорректированный квадрат R — это статистическое измерение и новая модифицированная версия квадрата R. Предикторы, которые не появляются в регресс модель была взята методом скорректированного R в квадрате. 

Сравнительная таблица

Параметры сравненияR в квадрате Скорректированный R в квадрате 
Смысл  Статистическое измерение используется для объяснения зависимых и независимых переменных. Скорректированный квадрат R — это измерение, которое прогнозирует переменные регрессии.   
Символ R Squared символизировался как R ^ 2. Он был показан как скорректированный R^2.  
Введенный      R Squared представил Гальтон, где он является создателем корреляции. Adjusted R Squared — это новая версия модели R Squared. 
Формула   Формула R Squared: R^2 = 1-(RSS/TSS). Формулы зависят от решающих моделей в модели Adjusted R Squared.  
разница R Squared — это демографическое измерение, которое используется для нахождения коэффициента с использованием зависимых и независимых переменных. Скорректированная модель R Squared будет принимать дополнительную входную переменную, которая прогнозирует решение проблем. 

Что такое R в квадрате?  

R Squared — это демографическая мера, используемая для представления противоречий между зависимыми и независимыми переменными. Дисперсия, которая пропорциональна, является зависимой переменной, описываемой независимой переменной.

Читайте также:  Добавление калькулятора дробей

       R^2 = 1-(RSS/TSS)   

Если приведенные выше термины описывают следующее,   

R^2 = определение коэффициента   

RSS = сумма квадратов остатков   

TSS = общая сумма квадратов   

Модель R Squared не может математически рассчитать, где значения будут браться непосредственно из графиков. Точки модели R Squared не могут быть изменены, и это истинные значения.

Что такое скорректированный квадрат R?

Скорректированный R Squared - это факсимиле, полученное из R Squared. Скорректированный квадрат R изменит предикторы в моделях.

Скорректированная модель R Squared будет принимать дополнительную входную переменную, которая прогнозирует решение проблем. Эти значения будут рассчитаны, и это даст желаемые значения, чем модель R Squared.

Человек возьмет ближайшие значения, взяв из значений R в квадрате. Это измерение корректирует точки, чтобы они соответствовали кривой графического метода.

Основные различия между R в квадрате и скорректированным R в квадрате   

  1. Метод R-квадрата использовался для получения исходных значений там, где скорректированные значения R-квадрата были рассчитаны математически.   
  2. Измерение скорректированного R-квадрата требует точек R-квадрата для расчетов.   
Рекомендации
  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

Последнее обновление: 19 августа 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

19 мыслей о «R-квадрате против скорректированного R-квадрата: разница и сравнение»

  1. Подробная сравнительная таблица оказалась особенно полезной. Всегда приятно видеть четкое разложение ключевых различий для облегчения понимания.

    Ответить
    • Визуальное представление действительно было полезным. Это добавляет уровень ясности к обсуждаемым сложным концепциям.

      Ответить
    • Я полностью согласен. Табличный формат облегчил понимание нюансов между R-квадратом и скорректированным R-квадратом.

      Ответить
  2. В статье эффективно освещены сильные и слабые стороны как R Squared, так и скорректированного R Squared. Это было убедительное исследование этих статистических показателей.

    Ответить
    • Я согласен. Критический анализ двух измерительных инструментов позволил более детально понять их применение.

      Ответить
  3. Объяснение R-квадрата и скорректированного R-квадрата было ясным и хорошо аргументированным, что сделало его полезным чтением для тех, кто стремится углубить свои статистические знания.

    Ответить
  4. Хотя статья содержит ценную информацию, я считаю, что технические определения можно было бы объяснить более доступным способом. Не все, кто это читает, возможно, хорошо разбираются в статистической терминологии.

    Ответить
    • Я считаю, что уровень детализации является подходящим, поскольку эта статья, похоже, предназначена для аудитории, имеющей базовое понимание статистических концепций.

      Ответить
  5. Тщательное различие между R-квадратом и скорректированным R-квадратом было одновременно проницательным и полезным. Эта статья должна служить важным справочником для всех, кто работает с регрессионными моделями.

    Ответить
  6. Автор, кажется, хорошо разбирается в фундаментальных концепциях статистики, и эта статья представляет собой хорошо структурированное и подробное объяснение темы.

    Ответить
  7. Способность автора объяснить сложные различия между R-квадратом и скорректированным R-квадратом выделяет эту статью среди других. Похвальная попытка представить сложные статистические концепции с такой ясностью.

    Ответить
  8. Я нашел эту статью очень информативной и помогла мне понять различия между R Squared и скорректированным R Squared. Это очень полезный ресурс для всех, кто работает с регрессионными моделями.

    Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!