r-squared पर टैग किए गए जवाब

इस सवाल को स्टैक ओवरफ्लो से माइग्रेट किया गया था क्योंकि इसका जवाब क्रॉस वैलिडेट पर दिया जा सकता है। 4 साल पहले चले गए । आँकड़ों में हम रेखीय प्रतिगमन कर रहे हैं, उनमें से बहुत शुरुआत है। सामान्य तौर पर, हम जानते हैं कि जितना बेहतर होगा, लेकिन …

23 regression  r-squared 

एक कागज में एक मात्रात्मक प्रतिगमन मॉडल शामिल करने के बाद, समीक्षक चाहते हैं कि मैं कागज में समायोजित को शामिल करूं । मैंने अपने अध्ययन के लिए ब्याज की तीन मात्राओं के लिए छद्म- s ( Koenker और Machado के 1999 JASA पेपर से ) की गणना की है …

22 goodness-of-fit  r-squared  quantile-regression 

सहसंबंध गुणांक आमतौर पर एक राजधानी साथ लिखा जाता है लेकिन कभी-कभी नहीं। मुझे आश्चर्य है कि क्या वास्तव में और बीच अंतर है ? क्या सहसंबंध गुणांक की तुलना में कुछ और हो सकता है?RRRr2r2r^2R2R2R^2rrr

22 correlation  terminology  r-squared 

मैं अपने डेटा के 90 वें प्रतिशत के पूर्वानुमानकर्ताओं को खोजने के लिए क्वांटाइल रिग्रेशन का उपयोग कर रहा हूं। मैं quantregपैकेज का उपयोग करते हुए आर में यह कर रहा हूं । मैं क्वांटल रिग्रेशन के लिए कैसे निर्धारित कर सकता हूं जो यह संकेत देगा कि भविष्यवाणियों के …

21 r-squared  quantile-regression 

मैं सोच रहा हूं कि एक रैखिक मॉडल में आंशिक और गुणांक के बीच सटीक संबंध क्या है और क्या मुझे कारकों के महत्व और प्रभाव को स्पष्ट करने के लिए केवल एक या दोनों का उपयोग करना चाहिए।R2आर2R^2 जहां तक ​​मुझे पता है, summaryमुझे गुणांक के अनुमान मिलते हैं, …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared 

यदि वे सहसंबंधी हैं, तो यह निर्धारित करने के लिए मैंने 2 चर के प्राकृतिक लॉग का एक सरल रैखिक प्रतिगमन चलाया है। मेरा आउटपुट यह है: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 मैं उलझन में हूं। मान को देखते हुए , मैं कहूंगा कि दो चर …

20 regression  r-squared 

मैंने MASS पैकेज Rका उपयोग करके एमएम वेट के साथ एक मजबूत रैखिक मॉडल का अनुमान लगाया rlm()। `R`` मॉडल के लिए मान प्रदान नहीं करता है , लेकिन अगर यह एक सार्थक मात्रा है, तो मैं एक होना चाहूंगा। मुझे यह जानने में भी दिलचस्पी है कि क्या मूल्य …

19 r  goodness-of-fit  r-squared  robust  rlm 

क्या है मूल्य आर में एक coxph मॉडल का सारांश में दिए गए? उदाहरण के लिए,आर2आर2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) मैंने मूर्खता से इसे मान के रूप में शामिल किया और समीक्षक ने यह कहते हुए उस पर छलांग लगा दी कि उसे C मॉडल के लिए विकसित …

18 r  survival  r-squared  cox-model 

मैं अपने आप को समझने के लिए अगर एक कोशिश कर भ्रमित हो पा रहे -squared मूल्य भी एक है -value।rrrppp मैं यह समझ के रूप में, डेटा बिंदुओं का एक सेट के साथ रैखिक सहसंबंध में से लेकर एक मूल्य हो सकता है के लिए 1 और इस मूल्य, …

18 statistical-significance  p-value  r-squared 

मैं ऑटोमोबाइल वर्गीकृत विज्ञापन साइटों पर उपलब्ध कीमतों और सुविधाओं का उपयोग करते हुए ऑटोमोबाइल की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अच्छे मॉडल की पहचान करने की कोशिश कर रहा हूं। इसके लिए मैंने स्किकिट-लर्न लाइब्रेरी और न्यूरल नेटवर्क मॉडल से पाइब्रेन और न्यूरोलैब के कुछ मॉडलों का …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

मैंने छह चर AAA , BBB , CCC , DDD , EEE और एक प्रमुख घटक विश्लेषण किया है FFF। अगर मैं सही ढंग से समझता हूं, तो असम्बद्ध PC1 मुझे बताता है कि इन चरों में से कौन सा रैखिक संयोजन डेटा में सबसे अधिक विचरण का वर्णन करता …

17 variance  pca  r-squared  covariance-matrix 

tl; dr - OLS प्रतिगमन के लिए, एक उच्च R- वर्ग भी उच्च P- मान को दर्शाता है? विशेष रूप से एक एकल व्याख्यात्मक चर (Y = a + bX + e) ​​के लिए, लेकिन n को कई व्याख्यात्मक चर (Y = a + b1X + ... bnX + e) …

17 regression  modeling  p-value  r-squared 

मान लीजिए कि मेरे पास कुछ डेटा है, और फिर मैं मॉडल (एक गैर-रेखीय प्रतिगमन) के साथ डेटा फिट करता हूं। फिर मैं आर-स्क्वेर्ड ( आर2आर2R^2 ) की गणना करता हूं । जब आर-स्क्वेर नकारात्मक है, तो इसका क्या मतलब है? क्या इसका मतलब है कि मेरा मॉडल खराब है? …

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

मैंने अभी एक पेपर पढ़ा है जिसमें लेखकों ने दो भविष्यवक्ताओं के साथ कई प्रतिगमन किए। समग्र आर-स्क्वेर मूल्य 0.65 था। उन्होंने एक तालिका प्रदान की, जिसने दो भविष्यवक्ताओं के बीच r-squared को विभाजित किया। तालिका इस प्रकार दिखी: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9 0.008 …

16 r  multiple-regression  r-squared  importance  variance-decomposition 

क्या F-regressionव्यक्तिगत रूप से लेबल के साथ सहसंबंधी विशेषताओं का उपयोग करके सुविधाओं की तुलना करना और मान का अवलोकन करना है ?R2R2R^2 मैंने अक्सर देखा है कि मेरे सहकर्मी F regressionअपनी मशीन लर्निंग पाइपलाइन में फ़ीचर चयन के लिए उपयोग करते हैं sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` कुछ कृपया मुझे बताएं - …

16 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test