«r-squared» 태그된 질문

이 텍스트의 첫 페이지 하단에 아르 자형2a d j u s t e dRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} 조정에 관한 진술이 궁금합니다. 아르 자형2a d j u s t e d= 1 - ( 1 - R2) ( n - 1n - m - 1) .Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). 텍스트 상태는 다음과 같습니다. 조정의 논리는 다음과 …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

상관 관계 은 두 변수 사이의 선형 연관성 척도입니다. 결정 계수 는 한 변수의 변수가 다른 변수의 "설명"에 의해 얼마나 설명 될 수 있는지를 측정 한 것입니다.r 2아르 자형rr아르 자형2r2r^2 예를 들어, 이 두 변수 사이의 상관 경우 입니다. 따라서 한 변수의 64 %가 다른 변수의 차이로 설명 될 수 …

12 regression  correlation  r-squared 

내 모델을 장착했으며 그것이 좋은지 이해하려고합니다. 이를 평가하기 위해 권장 측정 항목을 계산했지만 ( / AUC / 정확도 / 예측 오류 등), 해석 방법을 모릅니다. 요컨대, 메트릭을 기반으로 모델이 좋은지 어떻게 알 수 있습니까? 되어 충분한 (예를 들어) 0.6의 날 추론 또는 기본 과학 / 비즈니스 의사 결정을 그릴 진행하도록하려면?R2R2R^2R2R2R^2 …

12 goodness-of-fit  r-squared  accuracy  auc  diagnostic 

나는 LASSO를 사용하여 모델이 적합 할 때 R 제곱이 이상적인 척도가 아니라고 여러 곳에서 읽었습니다. 그러나 그 이유 를 정확히 알 수는 없습니다. 또한 최고의 대안을 추천 해 주시겠습니까?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

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) …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

파이썬 scikit-learn 매뉴얼 에서 회귀 메트릭에 대해 읽었으며 각각의 수식이 있지만 아르 자형2R2R^2 와 분산 점수 의 차이가 무엇인지 직관적으로 알 수 없으므로 언제 어디서나 내 평가를 위해 모델.

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

시계열 컨텍스트에서 R- 제곱을 사용하는 것이 적절하지 않다는 것을 읽었습니다. 다른 컨텍스트가 있음을 알고 있습니다 .R- 제곱은 더 이상 고유하지 않습니다. 왜 이런거야? 나는 이것을 찾으려고했지만 아무것도 찾지 못했습니다. 일반적으로 모델을 평가할 때 R- 제곱 (또는 조정 된 R- 제곱)에 많은 가치를 두지 않지만 많은 동료 (예 : 비즈니스 전공)는 …

12 regression  time-series  r-squared 

간단한 예제를 위해 두 개의 선형 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 모델 1은이 세 가지 예측, x1a, x2b, 및x2c 모형 2에는 모형 1의 예측 변수 3 개와 추가 예측 변수 2 개가 x2a있으며x2b 설명 된 모집단 분산이 모형 1의 경우 ρ2( 1 )ρ(1)2\rho^2_{(1)} 이고 모형 2의 경우 모집단 회귀 방정식이 있습니다. …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

내 데이터 세트 (N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000)에는 종속 변수 (DV), 5 개의 독립적 인 "기준선"변수 (P1, P2, P3, P4, P5) 및 하나의 독립적 인 관심 변수 (Q)가 있습니다. 다음 두 모델에 대해 OLS 선형 회귀를 실행했습니다. DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 + P5 -> R-squared …

10 regression  linear  r-squared 

종속 변수 가진 선형 회귀 모델이 있다고 가정 합니다. 우리는 찾을 . 이제 우리는 또 다른 회귀를 수행하지만 이번에는 에서 찾습니다 . 어떤 모델이 더 적합한 지 알기 위해 를 모두 비교할 수 없다고 들었습니다 . 왜 그런 겁니까? 나에게 주어진 이유는 우리가 다른 양의 변수 (다른 의존성 변수)를 비교하기 …

10 regression  data-transformation  r-squared 

나는 이것이 아마도 다른 곳에서 논의되었을 것이라는 것을 알고 있지만, 명확한 대답을 찾지 못했습니다. 선형 회귀 모델의 표본 외부 를 계산 하기 위해 공식 를 사용하려고합니다 . 여기서 은 잔차 제곱의 합이고 는 총 제곱합입니다. 훈련 세트의 경우,R2=1−SSR/SSTR2=1−SSR/SSTR^2 = 1 - SSR/SSTR2R2R^2SSRSSRSSRSSTSSTSST SST=Σ(y−y¯train)2SST=Σ(y−y¯train)2 SST = \Sigma (y - \bar{y}_{train})^2 테스트 …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample 

에 관한 매우 기본적인 질문 아르 자형2R2R^2 OLS 회귀 OLS 회귀 y ~ x1을 실행하면 아르 자형2R2R^20.3이라고 OLS 회귀 분석 y ~ x2를 실행하십시오. 아르 자형2R2R^20.4라고 이제 우리는 회귀 y ~ x1 + x2를 실행합니다.이 회귀의 R 제곱은 얼마입니까? 나는 그것이 분명하다고 생각 아르 자형2R2R^2 다중 회귀는 0.4 이상이어야하지만 0.7 …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

선형 회귀 분석에서 나는 우리가 모델에 적합하면 즐거운 결과를 얻었습니다. E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, 우리가 표준화하고 중심을 잡으면 YYY, X1X1X_1 과 X2X2X_2 데이터, R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. 이것은 2 가변 버전의 느낌입니다. R2=Cor(Y,X)2R2=Cor(Y,X)2R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X)^2 ...에 대한 y=mx+cy=mx+cy=mx+c 회귀는 즐겁습니다. 그러나 …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

상관되지 않은 1,449 개의 데이터 포인트 샘플이 있습니다 (r- 제곱 0.006). 데이터를 분석 할 때 독립 변수 값을 양수 그룹과 음수 그룹으로 나누면 각 그룹의 종속 변수 평균에 큰 차이가있는 것으로 나타났습니다. 독립 변수 값을 사용하여 점을 10 개의 빈 (분위수)으로 나누면, 십진수와 평균 종속 변수 값 (r- 제곱 0.27) …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

, 및 세 가지 시계열이 있다고 가정합니다.X1X1X_1X2X2X_2YYY ~ ( )에서 일반 선형 회귀를 실행 하면 됩니다. 일반적인 선형 회귀 ~ 는 입니다. 가정YYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU&lt;VU&lt;VU < V 회귀 ~ ( ) 에서 의 가능한 최소값과 최대 값은 얼마입니까?R2R2R^2YYYX1+X2X1+X2X_1 + X_2Y=b1X1+b2X2+b0+ϵY=b1X1+b2X2+b0+ϵY = …

10 regression  multiple-regression  r-squared