Људима су потребни различити детектори да би открили врсте метода учења. Математика садржи многе теореме које се односе на радне функције света.
Кључне Такеаваис
- Р-квадрат мери пропорцију варијације коју модел објашњава, док прилагођени Р-квадрат узима у обзир број предиктора.
- Прилагођени Р-квадрат кажњава модел за додавање ирелевантних предиктора, док се Р-квадрат може повећати са додатим предикторима.
- Прилагођени Р-квадрат пружа прецизнији приказ објашњавајуће моћи модела, посебно са вишеструким предикторима.
Р на квадрат против прилагођеног Р на квадрат
Р Скуаред је статистички мерни алат који се користи за описивање разлике између зависних и независних варијабли, а креирао га је Далтон. Адјустед Р Скуаред је математички мерни алат који се користи за промену предиктора модела у регресијским варијаблама.
Р на квадрат је демографски тип мерења који показује променљиве разлике. Овај метод мерења помаже да се покаже пропорционални спор зависне варијабле описане независна варијабла.
За разлику од тога, прилагођени Р квадрат је статистичко мерење и нова модификована верзија Р квадрата. Предиктори који се не појављују у а регресија модел је узет методом Адјустед Р Скуаред.
Упоредна табела
Параметри поређења | Р на квадрат | Прилагођено Р на квадрат |
---|---|---|
Смисао | Статистичко мерење се користи за објашњење зависних и независних варијабли. | Прилагођени Р квадрат је мерење које предвиђа варијабле регресије. |
симбол | Р на квадрат је симболизован као Р^2. | Приказао се као прилагођени Р^2. |
Представио | Р Скуаред је увео Галтон где је он творац корелације. | Адјустед Р Скуаред је нова верзија модела за Р Скуаред модел. |
Формула | Формула Р на квадрат је Р^2 = 1-(РСС/ТСС). | Формуле зависе од модела решавања у моделу Адјустед Р Скуаред. |
Разлика | Р на квадрат је демографско мерење које се користи за проналажење коефицијента коришћењем зависних и независних варијабли. | Прилагођени Р Скуаред модел ће узети додатну улазну променљиву која предвиђа решавање проблема. |
Шта је Р на квадрат?
Р на квадрат је демографска мера која се користи за представљање противречности између зависних и независних варијабли. Варијансе које су пропорционалне су зависна варијабла коју описује независна варијабла.
Р^2 = 1-(РСС/ТСС)
Где горњи термини описују како следи,
Р^2 = одређивање коефицијента
РСС = Збир квадрата резидуала
ТСС = Укупан збир квадрата
Модел Р квадрата не може математички израчунати где ће вредности узети директно из графикона. Тачке модела Р Скуаред не могу се подесити, а то су праве вредности.
Шта је прилагођени Р на квадрат?
Адјустед Р Скуаред је факсимил који је изведен из Р Скуаред. Прилагођени Р квадрат ће променити предикторе у моделима.
Прилагођени Р Скуаред модел ће узети додатну улазну променљиву која предвиђа решавање проблема. Ове вредности ће се израчунати и дају жељене вредности од модела Р Скуаред.
Појединац ће узети оближње вредности узимајући из вредности Р на квадрат. Ово мерење прилагођава тачке тако да се уклапају у криву у графичкој методи.
Главне разлике између Р квадрата и прилагођеног Р квадрата
- Метода Р квадрата је коришћена да се првобитно узимају вредности где су прилагођене вредности Р квадрата израчунате математички.
- Прилагођено мерење Р квадрата захтева Р квадратне тачке за прорачуне.
- 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
Последњи пут ажурирано : 19. августа 2023
Сандееп Бхандари је дипломирани инжењер рачунарства на Универзитету Тхапар (2006). Има 20 година искуства у области технологије. Он има велико интересовање за различите техничке области, укључујући системе база података, рачунарске мреже и програмирање. Више о њему можете прочитати на његовом био паге.
Свеобухватна табела поређења била је посебно корисна. Увек је сјајно видети јасну анализу кључних разлика која ће помоћи разумевању.
Визуелни приказ је заиста био користан. То додаје слој јасноће сложеним концептима о којима се расправља.
потпуно се слажем. Табеларни формат је олакшао разумевање нијанси између Р Скуаред и Адјустед Р Скуаред.
Чланак је ефикасно истакао предности и слабости Р Скуаред-а и Адјустед Р Скуаред-а. Било је то убедљиво истраживање ових статистичких мера.
Слажем. Критичка анализа два мерна алата омогућила је нијансирано разумевање њихове примене.
Објашњење Р Скуаред и Адјустед Р Скуаред било је луцидно и добро аргументовано, што га чини обогаћујућим штивом за оне који желе да продубе своје статистичко знање.
Апсолутно. Луцидан језик коришћен у чланку учинио је иначе изазовну тему приступачнијом.
Иако чланак пружа драгоцене увиде, верујем да би техничке дефиниције могле бити објашњене на приступачнији начин. Можда нису сви који ово читају добро упућени у статистичку терминологију.
Слажем се, приступ који је прилагођен почетницима учинио би садржај инклузивнијим и кориснијим.
Сматрам да је ниво детаља одговарајући, јер се чини да је овај чланак намењен публици са темељним разумевањем статистичких концепата.
Пажљива разлика између Р квадрата и прилагођеног Р квадрата била је и проницљива и корисна. Овај чланак би требало да послужи као суштинска референца за све који се крећу по моделима регресије.
Апсолутно, јасноћа и дубина у обради теме су заиста за сваку похвалу.
Чини се да аутор добро разуме основне концепте статистике, а овај чланак је добро структурисано и детаљно објашњење теме.
Апсолутно, ценим јасноћу и детаље у поређењу између Р Скуаред и Адјустед Р Скуаред.
Ауторова способност да разјасни сложене разлике између Р квадрата и прилагођеног Р квадрата издваја овај чланак. Похвале вредан напор да се сложени статистички концепти представе са таквом јасноћом.
Ценим суви хумор у табели поређења. То је додало дашак неочекиване ироније техничком дискурсу.
Добро речено. Чланак на диван начин обухвата суштину ових статистичких мерења.
Сматрао сам да је овај чланак веома информативан и помогао ми је да разумем разлике између Р квадрата и прилагођеног Р квадрата. То је веома користан ресурс за све који раде са регресијским моделима.
Не бих се могао више сложити. Ове информације су неопходне за свакога ко студира или ради у области статистике.