R में रैखिक प्रतिगमन में माध्य चुकता त्रुटि का मान कैसे प्राप्त करें

Question

R फ़ंक्शन lm द्वारा प्राप्त एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल को यह जानना चाहेंगे कि क्या मीन स्क्वेर्ड एरर कमांड द्वारा इसे प्राप्त करना संभव है।

मेरे पास एक उदाहरण का FOLLOWING आउटपुट था

> lm <- lm(MuscleMAss~Age,data)
> sm<-summary(lm)
> sm

Call:
lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-16.1368  -6.1968  -0.5969   6.7607  23.4731 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 156.3466     5.5123   28.36   <2e-16 ***
Age          -1.1900     0.0902  -13.19   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 8.173 on 58 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7501,    Adjusted R-squared:  0.7458 
F-statistic: 174.1 on 1 and 58 DF,  p-value: < 2.2e-16

मल्टीपल आर-स्क्वेर योग राशि वर्ग त्रुटि है? यदि उत्तर नहीं है, तो मल्टीपल आर-स्क्वेर्ड और मल्टीपल आर-स्क्वेर का अर्थ नहीं समझा जा सकता है

Answer 1

एकाधिक आर-स्क्वेर कि आर रिपोर्ट निर्धारण का गुणांक है , जो सूत्र द्वारा दी गई है

$$R^2 = 1 - \frac{SS_{\text{res}}}{SS_{\text{tot}}}.$$

चुकता त्रुटियों का योग (पिछले उत्तर के लिए धन्यवाद ) द्वारा दिया गया है sum(sm$residuals^2)।

माध्य चुकता त्रुटि द्वारा दी गई है mean(sm$residuals^2)। आप इसकी गणना करने के लिए एक फ़ंक्शन लिख सकते हैं, जैसे:

mse <- function(sm) 
    mean(sm$residuals^2)

Comments

sm$sigma^2 * sm$fstatistic[3]/(1+sum(sm$fstatistic[2:3]))$8.173$$58$$1+1$$8.173^2\times 58/(1+1+58) = 64.57$

Antepenultimate एक बेहतरीन शब्द है।

— fbt

हमेशा की तरह, एक बहुत ही mse <- function(sm) mean(sm$residuals^2)

— भद्दा

> यह मत है कि माध्य चुकता त्रुटि अवशिष्ट ^ 2 / त्रुटि df द्वारा दिया गया है माध्य के बजाय ANOVA तालिका से (अवशिष्ट ^ 2)। उत्तरार्द्ध मतलब भविष्यवाणी त्रुटि वर्ग है। यकीन नहीं होता अगर मुझे कुछ समझ में आ रहा है। क्षमा करें, मेरे पास टिप्पणी पोस्ट करने के लिए पर्याप्त प्रतिष्ठा बिंदु नहीं हैं।

— श्रीकांतराज

लेकिन मैं मानता हूं कि user45409 ने क्या कहा। मैंने जो सीखा, उसके अनुसार MSE = अवशिष्ट ^ 2 / त्रुटि df।

— vtshen