Вопросы с тегом «r-squared»

Корреляция является мерой линейной связи между двумя переменными. Коэффициент детерминации, r 2 , является мерой того, насколько изменчивость в одной переменной может быть «объяснена» вариацией в другой.рrrр2r2r^2 Например, если - корреляция между двумя переменными, тогда r 2 = 0,64 . Следовательно, 64% изменчивости в одном можно объяснить различиями в другом. …

12 regression  correlation  r-squared 

Это может быть основной вопрос, но мне было интересно, почему значение в регрессионной модели может быть просто возведено в квадрат, чтобы дать цифру объясненной дисперсии?рRR Я понимаю, что коэффициент может дать силу отношения, но я не понимаю, как просто возводить в квадрат это значение дает меру объясненной дисперсии.рRR Любое простое …

12 regression  correlation  r-squared 

Я установил свою модель и пытаюсь понять, хороша ли она. Я рассчитал рекомендуемые показатели для его оценки ( / AUC / точность / ошибка прогнозирования / и т. Д.), Но не знаю, как их интерпретировать. Короче говоря, как мне определить, хороша ли моя модель по метрике? Достаточно ли 0,6 (например), …

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

Я читал в нескольких местах, что R Squared не является идеальной мерой, когда модель подгоняется с использованием LASSO. Однако я не совсем понимаю, почему это так. Кроме того, не могли бы вы порекомендовать лучшую альтернативу?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

Ниже приводится модель, созданная из mtcarsнабора данных: > 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(> chi2) 0.0000 …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

Я читал о метриках регрессии в питоне scikit учиться ручным и даже если каждый из них имеет свою собственную формулу, я не могу сказать , интуитивно , что разница между и дисперсией баллами и поэтому , когда использовать один или другой , чтобы оценить мои модели.р2р2R^2

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

Я читал, что использование R-квадрата для временных рядов не подходит, потому что в контексте временных рядов (я знаю, что существуют другие контексты) R-квадрат больше не уникален. Почему это? Я пытался найти это, но я ничего не нашел. Обычно я не придаю особого значения R-квадрату (или скорректированному R-квадрату), когда оцениваю свои …

12 regression  time-series  r-squared 

Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и для Модели 2. Инкрементная дисперсия, объясненная Моделью …

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 

Мой набор данных ( ) имеет зависимую переменную (DV), пять независимых «базовых» переменных (P1, P2, P3, P4, P5) и одну независимую интересующую переменную (Q).N≈ 10 , 000N≈10,000N \approx 10,000 Я запустил линейные регрессии OLS для следующих двух моделей: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 + …

10 regression  linear  r-squared 

Представьте, что у нас есть модель линейной регрессии с зависимой переменной . Мы находим его . Теперь мы делаем другую регрессию, но на этот раз для , и аналогично находим ее . Мне сказали, что я не могу сравнить оба чтобы увидеть, какая модель лучше подходит. Это почему? Причиной для …

10 regression  data-transformation  r-squared 

Я знаю, что это, вероятно, обсуждалось где-то еще, но я не смог найти четкого ответа. Я пытаюсь использовать формулу для расчета вне выборки R 2 модели линейной регрессии, где S S R - это сумма квадратов невязок, а S S T - это общая сумма квадратов. Для тренировочного набора ясно, …

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

Очень простой вопрос, касающийся OLS регрессийр2р2R^2 запустить регрессию OLS y ~ x1, у нас есть р2р2R^2 , скажем, 0,3 запустить регрессию OLS y ~ x2, у нас есть еще один р2р2R^2 , скажем, 0,4 Теперь мы запустим регрессию y ~ x1 + x2, какое значение может иметь R в квадрате …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

В линейной регрессии я обнаружил восхитительный результат, который, если мы подходим к модели E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, затем, если мы стандартизируем и центрируем данные YYY , X1X1X_1 и X2X2X_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. Мне кажется, что версия с двумя переменными …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

У меня есть выборка из 1449 точек данных, которые не коррелированы (r-квадрат 0,006). Анализируя данные, я обнаружил, что путем разделения значений независимых переменных на положительные и отрицательные группы, как представляется, существует значительная разница в среднем зависимой переменной для каждой группы. Разбивая точки на 10 бинов (децилей) с использованием значений независимых …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

Предположим, есть три временных ряда, Икс1X1X_1 , Икс2X2X_2 и YYY Запуск обычной линейной регрессии на YYY ~ Икс1X1X_1 ( Y= B X1+ б0+ ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilon ), получаем р2= UR2=UR^2 = U . Обычная линейная регрессия YYY ~ Икс2X2X_2 Get р2= VR2=VR^2 = V . …

10 regression  multiple-regression  r-squared