Statistiken und Big Data r-squared

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Beziehen sich Korrelation oder Bestimmungskoeffizient auf den Prozentsatz der Werte, die entlang einer Regressionslinie fallen?

Die Korrelation rrr ist ein Maß für die lineare Assoziation zwischen zwei Variablen. Der Bestimmungskoeffizient r2r2r^2 ist ein Maß dafür, wie viel von der Variabilität in einer Variablen durch Variation in der anderen "erklärt" werden kann. Wenn zum Beispiel r=0.8r=0.8r = 0.8 die Korrelation zwischen zwei Variablen ist, dann ist …

12 regression correlation r-squared

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Warum ergibt das Quadrieren von

Dies mag eine grundlegende Frage sein, aber ich habe mich gefragt, warum ein RRR Wert in einem Regressionsmodell einfach quadriert werden kann, um eine Zahl der erklärten Varianz zu erhalten. Ich verstehe, dass der RRR Koeffizient die Stärke einer Beziehung angeben kann, aber ich verstehe nicht, wie einfach das Quadrieren …

12 regression correlation r-squared

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Ist mein Modell basierend auf dem Wert der Diagnosemetrik ( / AUC / Genauigkeit / RMSE usw.) gut?

Ich habe mein Modell angepasst und versuche zu verstehen, ob es etwas Gutes ist. Ich habe die empfohlenen Metriken berechnet, um sie zu bewerten ( / AUC / Genauigkeit / Vorhersagefehler / usw.), weiß aber nicht, wie ich sie interpretieren soll. Kurz gesagt, wie kann ich anhand der Metrik feststellen, …

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

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Warum ist R Squared mit LASSO kein gutes Maß für Regressionen?

Ich habe an mehreren Stellen gelesen, dass R Squared kein ideales Maß ist, wenn ein Modell mit LASSO angepasst wird. Mir ist jedoch nicht klar, warum das so ist. Können Sie außerdem die beste Alternative empfehlen?

12 regression lasso r-squared penalized

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Sollte Teil

Es folgt ein Modell, das aus einem mtcarsDatensatz erstellt wurde: > 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 …

12 regression multiple-regression r-squared

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Was ist der Unterschied zwischen und Varianz-Score beim Scikit-Lernen?

Ich war in dem Python über Regressions Metriken Lese Scikit-Learn Handbuch und obwohl jeder von ihnen seine eigenen Formel hat, kann ich nicht intuitiv sagen , was ist der Unterschied zwischen und Varianz - Score und daher , wenn der eine oder andere zu verwenden , um zu bewerten meine …

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

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Was ist das Problem bei der Verwendung von R-Quadrat in Zeitreihenmodellen?

Ich habe gelesen, dass die Verwendung von R-Quadrat für Zeitreihen nicht angemessen ist, da in einem Zeitreihenkontext (ich weiß, dass es andere Kontexte gibt) R-Quadrat nicht mehr eindeutig ist. Warum ist das? Ich habe versucht, dies nachzuschlagen, aber ich habe nichts gefunden. Normalerweise lege ich bei der Bewertung meiner Modelle …

11 regression time-series r-squared

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Regression: Was ist der Nutzen von R im Quadrat im Vergleich zu RMSE?

Angenommen, ich mache eine Regression mit Trainings-, Validierungs- und Testsätzen. Ich kann RMSE und R im Quadrat (R ^ 2, den Bestimmungskoeffizienten) aus der Ausgabe meiner Software (wie z. B. Rs lm () -Funktion) ermitteln. Mein Verständnis ist, dass der Test-RMSE (oder MSE) das Maß für die Güte der Vorhersage …

11 r regression regression-coefficients r-squared

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So erhalten Sie das Konfidenzintervall für die Änderung des Populations-R-Quadrats

Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte Populationsvarianz für Modell 1 für Modell 2 . Die durch Modell …

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

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Durch Hinzufügen eines linearen Regressionsprädiktors wird das R-Quadrat verringert

Mein - Datensatz ( N.≈ 10 , 000N.≈10,000N \approx 10,000 ) eine abhängige Variable (DV), fünf unabhängige "Baseline" Variablen (P1, P2, P3, P4, P5) und eine unabhängige Variable von Interesse (Q). Ich habe lineare OLS-Regressionen für die folgenden zwei Modelle ausgeführt: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 …

10 regression linear r-squared

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Warum können wir für Transformationen abhängiger Variablen verwenden?

Stellen Sie sich vor, wir haben ein lineares Regressionsmodell mit der abhängigen Variablen . Wir finden sein . Jetzt führen wir eine weitere Regression durch, diesmal jedoch auf , und finden in ähnlicher Weise deren . Mir wurde gesagt, dass ich nicht beide vergleichen kann, um zu sehen, welches Modell …

10 regression data-transformation r-squared

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Wie berechnet man aus der Probe R im Quadrat?

Ich weiß, dass dies wahrscheinlich woanders diskutiert wurde, aber ich konnte keine explizite Antwort finden. Ich versuche, die Formel zu verwenden, um eines linearen Regressionsmodells außerhalb der Stichprobe zu berechnen , wobei die Summe der quadratischen Residuen und die Gesamtsumme der Quadrate ist. Für das Trainingsset ist das klarR2=1−SSR/SSTR2=1−SSR/SSTR^2 = …

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

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Beziehung zwischen der einfachen Regression und der multiplen Regression

Eine sehr grundlegende Frage bezüglich des der OLS-RegressionenR2R2R^2 Führen Sie die OLS-Regression y ~ x1 aus, wir haben ein , sagen wir 0,3R2R2R^2 Führen Sie die OLS-Regression y ~ x2 aus. Wir haben ein weiteres , z. B. 0,4R2R2R^2 Jetzt führen wir eine Regression y ~ x1 + x2 durch. …

10 regression multiple-regression least-squares r-squared

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Ist die Verwendung von Dezilen zur Ermittlung der Korrelation ein statistisch gültiger Ansatz?

Ich habe eine Stichprobe von 1.449 Datenpunkten, die nicht korreliert sind (r-Quadrat 0,006). Bei der Analyse der Daten stellte ich fest, dass durch die Aufteilung der unabhängigen Variablenwerte in positive und negative Gruppen ein signifikanter Unterschied im Durchschnitt der abhängigen Variablen für jede Gruppe zu bestehen scheint. Wenn die Punkte …

10 regression correlation linear-model r-squared

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Möglicher Bereich von

Angenommen, es gibt drei Zeitreihen, , undX1X1X_1X2X2X_2YYY Laufende gewöhnliche lineare Regression auf ~ ( ), erhalten wir . Die gewöhnliche lineare Regression ~ erhält . Angenommen,YYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU<VU<VU < V Was sind die minimal und maximal möglichen Werte von bei der …

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