Come ottenere un R-quadrato per una vestibilità loess?

Come calcolare la statistica R-quadrato ( ) in R per e / o output della funzione? Ad esempio per questi dati: $r^2$ loesspredict

cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars)
cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE)

cars.lpha due array fitper il modello e se.fitper l'errore standard.

r r-squared loess

— Yuriy Petrovskiy
fonte

Nella regressione lineare

è uguale alla correlazione al quadrato tra i valori osservati e i valori adattati - che ne dici?

R^{2}

$R^2$

— Macro

Il mio primo pensiero è stato di calcolare una misura pseudo $R^2$ come segue:

ss.dist <- sum(scale(cars$dist, scale=FALSE)^2)
ss.resid <- sum(resid(cars.lo)^2)
1-ss.resid/ss.dist

Qui, otteniamo un valore di 0.6814984 ( ), vicino a quello che si otterrebbe da un GAM : $\approx$ cor(cars$dist, predict(cars.lo))^2

library(mgcv)
summary(gam(dist ~ speed, data=cars))

loessMultiple R-squaredairqualityairloess $R^2$

inserisci qui la descrizione dell'immagine

$R^2$

span $R^2$

— CHL
fonte

R^{2}

$R^2$

R^{2}

$R^2$

r^{2}

$r^2$

Non necessariamente "più preciso". In effetti, usare Loess per ottenere la precisione in un modello predittivo sarebbe insensato. Penso che riferirsi a Loess come un "modello" trasmetta un possibile fraintendimento su come funziona e su come deve essere utilizzato: è davvero uno strumento grafico ed esplorativo per aiutare a vedere modelli e tendenze. Poiché è davvero solo una finestra mobile, agisce come un modello di quartiere spaziale abbastanza complicato in cui il valore adattato in un punto dipende da quali punti vicini esistono nel set di dati e dai valori lì.

— whuber

r^{2}

$r^2$