Questions marquées «r-squared»

J'ai parcouru quelques notes de cours de Cosma Shalizi (en particulier, la section 2.1.1 de la deuxième leçon ), et il m'a été rappelé que vous pouvez obtenir un très faible même avec un modèle complètement linéaire.R2R2R^2 Pour paraphraser l'exemple de Shalizi: supposons que vous ayez un modèle ,...

J'utilise des modèles de régression linéaire et me demande quelles sont les conditions pour supprimer le terme d'interception. En comparant les résultats de deux régressions différentes où l’une a l’interception et l’autre pas, je remarque que le de la fonction sans interception est beaucoup plus...

Dans un modèle linéaire simple avec une seule variable explicative, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Je trouve que la suppression du terme d'interception améliore grandement l'ajustement (la valeur de va de 0,3 à 0,9). Cependant, le terme d'interception...

D'après ce que je comprends, ne peut pas être négatif car c'est le carré de R. Cependant, j'ai exécuté une régression linéaire simple dans SPSS avec une seule variable indépendante et une variable dépendante. Ma sortie SPSS me donne une valeur négative pour . Si je devais calculer cela manuellement...

J'ai une SPSSsortie pour un modèle de régression logistique. La sortie indique deux mesures pour l'ajustement du modèle, Cox & Snellet Nagelkerke. Donc, en règle générale, laquelle de ces mesures R2R²R^² rapporteriez-vous comme ajustement du modèle? Ou, lequel de ces indices d'ajustement est...

Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme...

Disons que j'ai deux tableaux à dimension, un 1a1a1a_1 et . Chacun contient 100 points de données. correspond aux données réelles et la prédiction du modèle. Dans ce cas, la valeur de serait: Entre-temps, cela serait égal à la valeur carrée du coefficient de corrélation, Maintenant, si j'échange...

Je sais que cette question est assez spécifique R, mais je pense peut-être à la variance des proportions expliquée, , de manière incorrecte. Voici.R2R2R^2 J'essaie d'utiliser le Rpaquet randomForest. J'ai des données d'entraînement et des données de test. Lorsque j'adapte un modèle de forêt...

Quelle est la formule exacte utilisée dans R lm() pour le R au carré ajusté? Comment puis-je l'interpréter? Formules ajustées au carré Il semble exister plusieurs formules pour calculer le R au carré ajusté. Formule de Wherry: 1−(1−R2)(n−1)(n−v)1−(1−R2)(n−1)(n−v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} La...

Pour le problème de régression, j'ai vu des gens utiliser le «coefficient de détermination» (alias R au carré) pour effectuer la sélection du modèle, par exemple pour trouver le coefficient de pénalité approprié pour la régularisation. Cependant, il est également courant d'utiliser "l'erreur...

Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...

J'ai trouvé une formule pour le pseudo dans le livre Extending the Linear Model with R, Julian J. Faraway (p. 59).R2R2R^2 1 - ResidualDevianceNullDeviance1-ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Est-ce une formule courante pour le pseudo pour les...

J'ai un modèle de régression logistique formé que j'applique à un ensemble de données de test. La variable dépendante est binaire (booléenne). Pour chaque échantillon de l'ensemble de données de test, j'applique le modèle de régression logistique pour générer un% de probabilité que la variable...

Je m'intéresse à la signification géométrique de la corrélation multiple et du coefficient de détermination dans la régression , ou en notation vectorielle,R 2 y i = β 1 + β 2 x 2 , i + ⋯ + β k x k , i + ϵ iRRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} +...

Cette question a été migrée depuis Stack Overflow car il est possible d'y répondre lors de la validation croisée. Migré il y a 4 ans . Dans les statistiques, nous faisons des régressions linéaires, leurs tout débuts. En général, nous savons que plus le élevé , mieux c'est, mais existe-t-il un...

Le coefficient de corrélation est généralement écrit avec un majuscule mais parfois non. Je me demande s'il y a vraiment une différence entre et ? Est-ce que peut signifier autre chose qu'un coefficient de corrélation?r 2 R 2

Ayant inclus un modèle de régression quantile dans un article, les examinateurs veulent que j'inclue ajusté dans l'article. J'ai calculé les pseudo- R 2 (d' après l'article JASA de Koenker et Machado en 1999 ) pour les trois quantiles d'intérêt pour mon étude.R2R2R^2R2R2R^2 Cependant, je n'ai...

J'utilise la régression quantile pour trouver des prédicteurs du 90e centile de mes données. Je fais cela dans R en utilisant le quantregpackage. Comment puis-je déterminer pour la régression quantile qui indiquera le degré de variabilité expliqué par les variables prédictives?r2r2r^2 Ce que je...

Je me demande quelle est la relation exacte entre le partiel et les coefficients dans un modèle linéaire et si je ne devrais utiliser qu'un seul ou les deux pour illustrer l'importance et l'influence des facteurs.R2R2R^2 Pour autant que je sache, avec summaryj'obtiens des estimations des...

J'ai effectué une régression linéaire simple du logarithme naturel de 2 variables pour déterminer si elles sont corrélées. Ma sortie est la suivante: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 Je suis confus. En regardant la valeur R2R2R^2 , je dirais que les deux variables ne sont pas corrélées, car...