Mọi người cần nhiều máy dò khác nhau để phát hiện các loại phương pháp học tập. Toán học chứa nhiều định lý liên quan đến các chức năng làm việc của thế giới.
Chìa khóa chính
- R-Squared đo tỷ lệ biến thể mà mô hình giải thích, trong khi R-Squared được điều chỉnh chiếm số lượng yếu tố dự đoán.
- R-Squared đã điều chỉnh phạt mô hình vì đã thêm các yếu tố dự đoán không liên quan, trong khi R-Squared có thể tăng với các yếu tố dự đoán được thêm vào.
- R-Squared được điều chỉnh cung cấp một đại diện chính xác hơn về khả năng giải thích của mô hình, đặc biệt là với nhiều yếu tố dự đoán.
Bình phương R so với Bình phương R đã điều chỉnh
R Squared là một công cụ đo lường thống kê được sử dụng để mô tả sự khác biệt giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, và nó được tạo ra bởi Dalton. R bình phương được điều chỉnh là một công cụ đo lường toán học được sử dụng để thay đổi yếu tố dự đoán của các mô hình trong các biến hồi quy.
R Squared là một loại phép đo nhân khẩu học cho thấy sự khác biệt của các biến. Phương pháp đo lường này giúp thể hiện sự tranh chấp tỷ lệ của biến phụ thuộc được mô tả bởi biến độc lập.
Ngược lại, R Square Điều chỉnh là phép đo thống kê và là phiên bản sửa đổi mới của R Square. Các yếu tố dự đoán không xuất hiện trong một hồi quy mô hình được thực hiện bằng phương pháp R bình phương đã điều chỉnh.
Bảng so sánh
Các thông số so sánh | R bình phương | Bình phương R đã điều chỉnh |
---|---|---|
Ý nghĩa | Một phép đo thống kê sử dụng để giải thích các biến phụ thuộc và độc lập. | Bình phương R đã điều chỉnh là phép đo dự đoán các biến hồi quy. |
Mã | R Squared được ký hiệu là R^2. | Nó đã được hiển thị là R^2 đã điều chỉnh. |
Giới thiệu | R Squared đã được giới thiệu bởi Galton nơi ông là người tạo ra mối tương quan. | R Squared được điều chỉnh là mô hình phiên bản mới cho mô hình R Squared. |
Công thức | Công thức của R Bình phương là R^2 = 1-(RSS/TSS). | Các công thức phụ thuộc vào các mô hình giải trong mô hình R bình phương đã điều chỉnh. |
Sự khác biệt | R Squared là phép đo nhân khẩu học sử dụng để tìm hệ số bằng cách sử dụng các biến phụ thuộc và độc lập. | Mô hình R Squared đã điều chỉnh sẽ nhận thêm biến đầu vào dự đoán để giải quyết các vấn đề. |
Bình phương R là gì?
R Squared là thước đo nhân khẩu học được sử dụng để thể hiện sự mâu thuẫn giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập. Các phương sai tỷ lệ thuận là biến phụ thuộc được mô tả bởi biến độc lập.
R^2 = 1-(RSS/TSS)
Trường hợp các điều khoản trên mô tả như sau,
R^2 = xác định hệ số
RSS = Tổng bình phương của phần dư
TSS = Tổng bình phương
Mô hình R Squared không thể tính toán toán học trong đó các giá trị sẽ lấy trực tiếp từ biểu đồ. Các điểm của mô hình R Squared không thể điều chỉnh được và đây là những giá trị thực.
Bình phương R đã điều chỉnh là gì?
R Squared đã điều chỉnh là một bản sao có nguồn gốc từ R Squared. Bình phương R được điều chỉnh sẽ thay đổi các yếu tố dự đoán trong các mô hình.
Mô hình R Squared đã điều chỉnh sẽ nhận thêm biến đầu vào dự đoán để giải quyết các vấn đề. Các giá trị này sẽ tính toán và nó đưa ra các giá trị mong muốn so với mô hình R Squared.
Một cá nhân sẽ lấy các giá trị lân cận bằng cách lấy từ các giá trị Bình phương R. Phép đo này điều chỉnh các điểm để phù hợp với đường cong trong phương pháp đồ họa.
Sự khác biệt chính giữa Bình phương R và Bình phương R được điều chỉnh
- Phương pháp R Squared đã được sử dụng để lấy các giá trị ban đầu trong đó các giá trị R Squared đã được điều chỉnh đã được tính toán bằng toán học.
- Phép đo Bình phương R đã điều chỉnh yêu cầu các điểm Bình phương R để tính toán.
- 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
Cập nhật lần cuối: ngày 19 tháng 2023 năm XNUMX
Sandeep Bhandari có bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính của Đại học Thapar (2006). Ông có 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Anh rất quan tâm đến các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, bao gồm hệ thống cơ sở dữ liệu, mạng máy tính và lập trình. Bạn có thể đọc thêm về anh ấy trên trang sinh học.
Bảng so sánh toàn diện đặc biệt hữu ích. Thật tuyệt vời khi thấy sự phân tích rõ ràng về những khác biệt chính để hỗ trợ sự hiểu biết.
Sự thể hiện trực quan thực sự có lợi. Nó bổ sung thêm một lớp sự rõ ràng cho các khái niệm phức tạp đang được thảo luận.
Tôi hoàn toàn đồng ý. Định dạng được lập bảng giúp dễ dàng nắm bắt các sắc thái giữa R Bình phương và R Bình phương đã điều chỉnh.
Bài viết đã nêu bật một cách hiệu quả những điểm mạnh và điểm yếu của cả R Squared và R Squared đã điều chỉnh. Đó là một khám phá hấp dẫn về các biện pháp thống kê này.
Tôi đồng tình. Phân tích quan trọng của hai công cụ đo lường cho phép hiểu rõ hơn về ứng dụng của chúng.
Lời giải thích về R Bình phương và R Bình phương đã điều chỉnh rất rõ ràng và được lập luận tốt, khiến nó trở thành một bài đọc bổ ích cho những ai muốn đào sâu kiến thức thống kê của mình.
Tuyệt đối. Ngôn ngữ rõ ràng được sử dụng trong bài viết đã làm cho chủ đề đầy thách thức này trở nên dễ tiếp cận hơn.
Mặc dù bài viết cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị nhưng tôi tin rằng các định nghĩa kỹ thuật có thể được giải thích theo cách dễ tiếp cận hơn. Không phải ai đọc bài viết này cũng có thể thông thạo các thuật ngữ thống kê.
Tôi đồng ý, cách tiếp cận thân thiện với người mới bắt đầu hơn sẽ làm cho nội dung trở nên toàn diện và có lợi hơn.
Tôi thấy mức độ chi tiết là phù hợp vì bài viết này dường như dành cho những khán giả có hiểu biết cơ bản về các khái niệm thống kê.
Sự phân biệt cẩn thận giữa R Bình phương và R Bình phương đã điều chỉnh vừa sâu sắc vừa hữu ích. Bài viết này sẽ phục vụ như một tài liệu tham khảo cần thiết cho bất kỳ ai điều hướng các mô hình hồi quy.
Hoàn toàn có thể, sự rõ ràng và chiều sâu trong cách xử lý chủ đề thực sự đáng khen ngợi.
Tác giả dường như đã nắm bắt tốt các khái niệm cơ bản về thống kê và bài viết này là một sự giải thích có cấu trúc tốt và kỹ lưỡng về chủ đề này.
Hoàn toàn có thể, tôi đánh giá cao sự rõ ràng và chi tiết khi so sánh giữa R Squared và R Squared đã điều chỉnh.
Khả năng của tác giả trong việc làm sáng tỏ những khác biệt phức tạp giữa R Squared và R Squared đã điều chỉnh đã tạo nên sự khác biệt cho bài viết này. Một nỗ lực đáng khen ngợi để trình bày các khái niệm thống kê phức tạp một cách rõ ràng như vậy.
Tôi đánh giá cao sự hài hước khô khan trong bảng so sánh. Nó thêm một chút mỉa mai bất ngờ vào cuộc thảo luận kỹ thuật.
Nói hay lắm. Bài viết đã gói gọn bản chất của các phép đo thống kê này một cách đáng ngưỡng mộ.
Tôi thấy bài viết này có nhiều thông tin và nó giúp tôi hiểu sự khác biệt giữa R Squared và R Squared đã điều chỉnh. Đó là một nguồn tài nguyên rất hữu ích cho bất kỳ ai làm việc với các mô hình hồi quy.
Tôi không thể đồng ý nhiều hơn. Thông tin này rất cần thiết cho bất kỳ ai đang học tập hoặc làm việc trong lĩnh vực thống kê.