r-squared पर टैग किए गए जवाब

मैं इस लेख में समायोजन के संबंध में पहले पृष्ठ के नीचे दिए गए कथन के बारे में उत्सुक हूंR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=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). पाठ बताता है: समायोजन का तर्क निम्नलिखित है: सामान्य कई प्रतिगमन में, एक यादृच्छिक भविष्यवक्ता औसत रूप से प्रतिक्रिया की भिन्नता के अनुपात 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) की व्याख्या …

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

सहसंबंध, , दो चर के बीच रैखिक संघ का एक उपाय है। निर्धारण का गुणांक, , एक माप है कि एक चर में परिवर्तनशीलता का कितना "दूसरे में भिन्नता" द्वारा समझाया जा सकता है।आर 2आरrrआर2r2r^2 उदाहरण के लिए, यदि दो चर के बीच संबंध है, तो । इसलिए, एक में …

12 regression  correlation  r-squared 

मैंने अपना मॉडल फिट कर लिया है और यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि क्या यह कोई अच्छा है। मैंने इसका आकलन करने के लिए अनुशंसित मैट्रिक्स की गणना की है ( / एयूसी / सटीकता / भविष्यवाणी त्रुटि / आदि), लेकिन यह नहीं जानता कि उनकी व्याख्या …

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

मैंने कई स्थानों पर पढ़ा है कि जब LASSO का उपयोग करके एक मॉडल फिट किया जाता है तो R Squared एक आदर्श उपाय नहीं है। हालाँकि, मैं स्पष्ट नहीं हूँ कि ऐसा क्यों है। इसके अलावा, क्या आप सबसे अच्छा विकल्प सुझा सकते हैं?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

निम्नलिखित mtcarsडेटासेट से बनाया गया एक मॉडल है : > 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(> …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

मैं अजगर स्किट-लर्न मैनुअल में रिग्रेशन मेट्रिक्स के बारे में पढ़ रहा था और भले ही उनमें से हर एक का अपना सूत्र हो, मैं सहजता से नहीं बता सकता कि और विचरण स्कोर में क्या अंतर है और इसलिए जब एक या दूसरे का मूल्यांकन करना हो मेरे मॉडल।R2R2R^2

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

मैंने पढ़ा है कि समय श्रृंखला के लिए आर-स्क्वेर का उपयोग करना उचित नहीं है क्योंकि एक समय श्रृंखला के संदर्भ में (मुझे पता है कि अन्य संदर्भ हैं) आर-स्क्वायर्ड अब अद्वितीय नहीं है। ऐसा क्यों है? मैंने इसे देखने की कोशिश की, लेकिन मुझे कुछ नहीं मिला। आमतौर पर …

12 regression  time-series  r-squared 

एक साधारण उदाहरण के लिए मान लें कि दो रैखिक प्रतिगमन मॉडल हैं मॉडल 1 है तीन भविष्यवक्ताओं, x1a, x2b, औरx2c मॉडल 2 में मॉडल 1 से तीन और दो अतिरिक्त भविष्यवक्ता हैं x2aऔरx2b वहाँ एक जनसंख्या प्रतिगमन समीकरण जहां जनसंख्या विचरण समझाया है मॉडल 1 के लिए और मॉडल …

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 

मेरे डेटासेट ( ) में एक आश्रित चर (DV), पाँच स्वतंत्र "आधार रेखा" चर (P1, P2, P3, P4, P5) और एक स्वतंत्र चर (Q) है।N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 मैंने निम्नलिखित दो मॉडल के लिए ओएलएस रैखिक रजिस्टर चलाए हैं: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 + …

10 regression  linear  r-squared 

कल्पना कीजिए कि हम पर निर्भर चर साथ एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल है । हम इसका । अब, हम एक और प्रतिगमन करते हैं, लेकिन इस बार , और इसी तरह इसके । मुझे बताया गया है कि मैं यह देखने के लिए दोनों तुलना नहीं कर सकता कि कौन …

10 regression  data-transformation  r-squared 

मुझे पता है कि इसकी चर्चा शायद कहीं और की गई है, लेकिन मुझे इसका स्पष्ट उत्तर नहीं मिल पाया है। मैं सूत्र का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूंआर2= 1 - एसएसआर / एसएसटीआर2=1-एसएसआर/एसएसटीR^2 = 1 - SSR/SST आउट-ऑफ-सैंपल की गणना करने के लिए आर2आर2R^2 एक रेखीय प्रतिगमन …

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

OLS प्रतिगमन के के विषय में एक बहुत ही मूल प्रश्नR2R2R^2 ओएलएस प्रतिगमन y ~ X1 चलाएं, हमारे पास , 0.3 कहेंR2R2R^2 ओएलएस प्रतिगमन y ~ x2 चलाएं, हमारे पास एक और , 0.4 कहेंR2R2R^2 अब हम एक प्रतिगमन y ~ X1 + x2 चलाते हैं, इस प्रतिगमन के R …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

रैखिक प्रतिगमन में मैं एक सुखद परिणाम के साथ आया हूं कि अगर हम मॉडल फिट करते हैं E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, फिर, यदि हम , और डेटा को और करते हैं,YYYX1X1X_1X2X2X_2 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. यह मुझे के प्रतिगमन के …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

मेरे पास 1,449 डेटा बिंदुओं का एक नमूना है जो सहसंबद्ध नहीं हैं (आर-स्क्वेर्ड 0.006)। डेटा का विश्लेषण करते समय, मैंने पाया कि स्वतंत्र चर मानों को सकारात्मक और नकारात्मक समूहों में विभाजित करके, प्रत्येक समूह के लिए निर्भर चर के औसत में एक महत्वपूर्ण अंतर प्रतीत होता है। स्वतंत्र …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

मान लीजिए कि तीन टाइम सीरीज़ हैं, , औरX1X1X_1X2X2X_2YYY ~ ( ) पर साधारण रैखिक प्रतिगमन चल रहा है , हमें । साधारण रैखिक प्रतिगमन ~ को । मान लेंYYYX1X1X_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 प्रतिगमन ~ ( ) पर का न्यूनतम …

10 regression  multiple-regression  r-squared