부분


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다음은 mtcars데이터 세트 에서 생성 된 모델입니다 .

> ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars)

Linear Regression Model

ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars)

                Model Likelihood     Discrimination    
                   Ratio Test           Indexes        
Obs       32    LR chi2     60.64    R2       0.850    
sigma 2.4588    d.f.            3    R2 adj   0.834    
d.f.      28    Pr(> chi2) 0.0000    g        6.456    

Residuals

    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.4811 -1.5555 -0.7257  1.4110  4.6610 

          Coef    S.E.   t     Pr(>|t|)
Intercept  9.6178 6.9596  1.38 0.1779  
wt        -3.9165 0.7112 -5.51 <0.0001 
am         2.9358 1.4109  2.08 0.0467  
qsec       1.2259 0.2887  4.25 0.0002  

총 0.85 에서는 모형이 양호 해 보입니다 . 그러나 다음 그림에서 볼 수있는 부분 값은이 값에 합산되지 않습니다. 약 0.28이됩니다.R 2R2R2

> plot(anova(mod), what='partial R2')

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

모든 부분 합 과 총 사이에 관계가 있습니까? 패키지로 분석이 수행 됩니다.R 2R2R2rms


1
표준화 된 회귀 계수와 부분 상관 관계 통계에 대한 자세한 질문은 amoeba의 답변 입니다.
ttnphns 2016 년

답변:


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아니.

R2R2

R2R2

R2=1R21

R2R2R2

R2


매우 명확한 설명에 감사드립니다. 이 질문의 상황에서도 발생할 수 있습니다 : stats.stackexchange.com/questions/155447/… . 그렇다면 부분 R ^ 2는 개별 예측 변수의 중요성 또는 기여도에 대한 합리적인 지표입니까? 또는 '비율 R ^ 2'또는 '남은 R ^ 2'또는 'chisq'또는 'chisq 빼기 df'또는 '비율 chisq'또는 'aic'과 같은 다른 것을 제안 하시겠습니까? 이들 모두는 rms 패키지로 제공됩니다. 아니면 표준화 된 계수?
rnso

그렇습니다. 나는 왜 그 질문이 불분명한지 확실하지 않습니다. 나는 그것이 분명하다고 생각합니다 (그리고 거의 이것의 사본이지만 확실하지는 않습니다). 예측의 중요성 합리적인 지표에 관한 : 난 강력하게 내가 내 대답에 연결된 스레드 읽는 당신을 초대 바로 이 질문에 대한합니다. 거기에 나 자신의 대답이 있으며, 여기서 여러 가지 다양한 지표에 대한 간략한 개요를 작성합니다. 그들은 모두 다양한 단점이 있습니다. 이 문제에 대한 완벽한 해결책이없는 것 같습니다.
amoeba 2016 년

아무런 설명 때문에 불분명으로 보류에 넣어 모두에서이 두 모델이 어떻게 다른지를 설명하지 않았다. 아마도 그 특정 상황에 대한 답이 필요하다고 생각하는 데 잘못되었을 것입니다. 답변 주어지면 다시 열어야한다고 생각합니까?
Scortchi-Monica Monica 복원

따라서 부분 R2는 하나의 그래프 내에서 비교할 수 있고 2 개의 그래프 사이에서는 비교할 수 없습니다. 또한 '부분 R2'는 실제로 총 R2에 대한 기여를 나타내지 않으므로 잘못된 것으로 생각합니다. 여기에 답을 얻었으므로 지금 다른 질문이 필요하지 않습니다.
rnso

나는 모든 답변을지지했습니다. 그럼에도 불구하고 나는 대다수의 질문을 받아 들였다.
rnso 2018 년
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