«r-squared» 태그된 질문

Cosma Shalizi의 강의 노트 (특히 두 번째 강의 섹션 2.1.1)를 훑어 보았 으며 완전히 선형 인 모델을 사용하더라도 가 매우 낮아질 수 있음을 상기 시켰습니다 R2R2R^2. Shalizi의 예를 의역 : 당신이 모델이 있다고 가정 Y=aX+ϵY=aX+ϵY = aX + \epsilon , aaa 알려져있다. 그런 다음 이며 설명 된 분산 량은 따라서 …

233 regression  r-squared 

선형 회귀 모델을 실행하고 절편 항을 제거하기위한 조건이 무엇인지 궁금합니다. 하나는 절편이 있고 다른 하나는 절편이없는 두 개의 서로 다른 회귀 분석 결과를 비교할 때 절편이없는 함수 의 가 훨씬 높다는 것을 알 수 있습니다. 절편 항의 제거가 유효한지 확인하기 위해 따라야하는 특정 조건이나 가정이 있습니까?아르 자형2R2R^2

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

단일 설명 변수가 포함 된 간단한 선형 모형에서 αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i 절편 항을 제거하면 적합도가 크게 향상됩니다 ( R 2 값).R2R2R^2 0.3에서 0.9로 이동). 그러나 절편 항은 통계적으로 유의 한 것으로 보입니다. 가로 채기 : Call: lm(formula = alpha ~ delta, data = cf) Residuals: …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

내 이해는 가 의 제곱이므로 음수가 될 수 없다는 것을 알고 있습니다. 그러나 SPSS에서 단일 독립 변수와 종속 변수를 사용하여 간단한 선형 회귀를 실행했습니다. 내 SPSS 출력은 대해 음수 값을 제공합니다 . R에서 직접 손으로 계산한다면 는 양수입니다. SPSS가 이것을 부정으로 계산하기 위해 무엇을 했습니까?R 2 R 2아르 자형2아르 자형2R^2아르 …

77 regression  spss  r-squared 

나는이 SPSS로지스틱 회귀 모델의 출력을. 출력은 모델에 맞게 두 가지 대책을보고 Cox & Snell하고 Nagelkerke. 그래서 이들의 엄지 손가락의 규칙, 같은 당신이 모델에 맞는으로보고 할 조치?아르 자형2R²R^² 또는 일반적으로 저널에보고되는 지수 중 어느 것이 적합한 지수입니까? 일부 배경 : 회귀는 일부 환경 변수 (예 : 가파름, 초목 덮개 등)에서 조류 …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

하자 내가 두 개의 1 차원 배열이 있다고 1 과 2 . 각 데이터 포인트는 100 개입니다. 1 실제 데이터이며 2 모델 예측이다. 이 경우 R 2 값은 다음과 같습니다. R 2 = 1 − S S r e s에이1a1a_1에이2a2a_2에이1a1a_1에이2a2a_2아르 자형2R2R^2아르 자형2= 1 - S에스r e s에스에스t O t ( …

39 correlation  r-squared 

나는 이것이 상당히 구체적인 R질문 이라는 것을 알고 있지만, R ^ 2 설명 된 비율 분산에 대해 R2R2R^2잘못 생각하고있을 수 있습니다 . 간다 R패키지 를 사용하려고 합니다 randomForest. 훈련 데이터와 테스트 데이터가 있습니다. 임의 포리스트 모델에 적합하면이 randomForest기능을 통해 테스트 할 새 테스트 데이터를 입력 할 수 있습니다. 그런 다음이 …

38 r  correlation  predictive-models  random-forest  r-squared 

조정 된 R- 제곱에 대해 R에서 사용되는 정확한 공식은 무엇입니까 lm() ? 어떻게 해석 할 수 있습니까? 조정 된 R- 제곱 공식 조정 된 R- 제곱을 계산하는 공식이 여러 개있는 것 같습니다. 나룻배의 식 : 1−(1−R2)(n−1)(n−v)1−(1−R2)(n−1)(n−v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} McNemar의 식 : 1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v-1)} 주님의 공식 : 1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n+v-1)}{(n-v-1)} 스타 인의 공식 : 1−[(n−1)(n−k−1)(n−2)(n−k−2)(n+1)n](1−R2)1−[(n−1)(n−k−1)(n−2)(n−k−2)(n+1)n](1−R2)1-\big[\frac{(n-1)}{(n-k-1)}\frac{(n-2)}{(n-k-2)}\frac{(n+1)}{n}\big](1-R^2) 교과서 …

35 r  regression  r-squared  lm  shrinkage 

회귀 문제의 경우 사람들이 "결정 계수"(일명 R 제곱)를 사용하여 정규화에 적합한 페널티 계수를 찾는 등의 모델 선택을 수행하는 것을 보았습니다. 그러나 회귀 정확도의 척도로 "평균 제곱 오류"또는 "근 평균 제곱 오류"를 사용하는 것도 일반적입니다. 이 둘의 주요 차이점은 무엇입니까? 그것들은 "정규화"와 "회귀"태스크를 위해 상호 교환 적으로 사용될 수 있습니까? 그리고 …

32 regression  r-squared 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

나는 R, Julian J. Faraway (p. 59)로 선형 모델 확장 책에서 pseudo 에 대한 공식을 찾았습니다 .아르 자형2아르 자형2R^2 1 - ResidualDevianceNullDeviance1−잔류 편차NullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . 이것이 GLM에 대한 의사 의 일반적인 공식 입니까?아르 자형2아르 자형2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

귀무 가설 H 0 : β = 0 에서 선형 일 변량 다중 회귀 분석에서 결정 계수 또는 R 제곱 의 분포는 무엇입니까 ?R2R2R^2H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 예측 변수 수 kkk 및 샘플 수 에 어떻게 의존 n>kn>kn>k합니까? 이 분포 모드에 대해 닫힌 형식의 표현이 있습니까? 특히, 간단한 회귀 (하나의 예측 변수 xxx …

26 regression  mathematical-statistics  r-squared  intuition 

테스트 데이터 세트에 적용 할 훈련 된 로지스틱 회귀 모델이 있습니다. 종속 변수는 이진 (부울)입니다. 테스트 데이터 세트의 각 샘플에 대해 로지스틱 회귀 모델을 적용하여 종속 변수가 참일 확률을 %로 생성합니다. 그런 다음 acutal 값이 true인지 false인지 기록합니다. 선형 회귀 모델에서와 같이 또는 조정 된 그림 을 계산하려고합니다 .R 2R2R2R^2R2R2R^2 …

26 regression  logistic  r-squared 

회귀 y i = β 1 + β 2 x 2 , i + ⋯ + β k x k , i + ϵ i 또는 벡터 표기법에서 다중 상관 관계 RRR 및 결정 계수 의 기하학적 의미에 관심이 있습니다. ,R2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry