Statistiche e Big Data r-squared

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La correlazione o il coefficiente di determinazione si riferiscono alla percentuale di valori che cadono lungo una linea di regressione?

La correlazione, , è una misura dell'associazione lineare tra due variabili. Il coefficiente di determinazione, r ^ 2 , è una misura di quanta della variabilità in una variabile può essere "spiegata da" variazione nell'altra.rrrr2r2r^2 Ad esempio, se r=0.8r=0.8r = 0.8 è la correlazione tra due variabili, allora r2=0.64r2=0.64r^2 = …

12 regression correlation r-squared

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Perché la quadratura di

Questa potrebbe essere una domanda di base, ma mi chiedevo perché un valore in un modello di regressione può essere semplicemente quadrato per dare una figura di varianza spiegata?RRR Capisco che il coefficiente può dare la forza di una relazione, ma non capisco come la semplice quadratura di questo valore …

12 regression correlation r-squared

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Il mio modello è valido, basato sul valore della metrica diagnostica ( / AUC / accuratezza / RMSE ecc.)?

Ho adattato il mio modello e sto cercando di capire se va bene. Ho calcolato le metriche consigliate per valutarle ( / AUC / accuratezza / errore di previsione / ecc.) Ma non so come interpretarle. In breve, come faccio a sapere se il mio modello è buono in base …

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

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Perché R Squared non è una buona misura per adattarsi alle regressioni usando LASSO?

Ho letto in diversi punti che R Squared non è una misura ideale quando un modello è in forma usando LASSO. Tuttavia, non sono chiaro esattamente perché . Inoltre, potresti raccomandare la migliore alternativa?

12 regression lasso r-squared penalized

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parziale dovrebbe sommare a totale nella regressione multipla?

Di seguito è riportato un modello creato dal mtcarsset di dati: > 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. …

12 regression multiple-regression r-squared

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Qual è la differenza tra e il punteggio di varianza in Scikit-learn?

Stavo leggendo le metriche di regressione nel manuale di Python Scikit-Learn e anche se ognuna di esse ha la sua formula, non posso dire intuitivamente qual è la differenza tra e il punteggio di varianza e quindi quando usare l'uno o l'altro per valutare i miei modelli.R2R2R^2

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

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Qual è il problema con l'utilizzo di R-quadrato nei modelli di serie storiche?

Ho letto che l'uso di R-quadrato per le serie temporali non è appropriato perché in un contesto di serie temporali (so che ci sono altri contesti) R-quadrato non è più unico. Perchè è questo? Ho provato a cercarlo, ma non ho trovato nulla. In genere non attribuisco molto valore all'R-quadrato …

12 regression time-series r-squared

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Come ottenere l'intervallo di confidenza sul cambio di r-square della popolazione

Per un semplice esempio, supponiamo che ci siano due modelli di regressione lineare Modello 1 ha tre predittori, x1a, x2b, ex2c Il modello 2 ha tre predittori dal modello 1 e due predittori aggiuntivi x2aex2b Esiste un'equazione di regressione della popolazione in cui la varianza della popolazione spiegata è per …

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L'aggiunta di un predittore di regressione lineare riduce R al quadrato

Il mio set di dati ( ) ha una variabile dipendente (DV), cinque variabili "baseline" indipendenti (P1, P2, P3, P4, P5) e una variabile di interesse indipendente (Q).N≈ 10 , 000N≈10,000N \approx 10,000 Ho eseguito regressioni lineari OLS per i seguenti due modelli: DV ~ 1 + P1 + P2 …

10 regression linear r-squared

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Perché non possiamo usare

Immagina di avere un modello di regressione lineare con variabile dipendente . Troviamo il suo . Ora facciamo un'altra regressione, ma questa volta su , e allo stesso modo troviamo la sua . Mi è stato detto che non posso confrontare entrambi per vedere quale modello è più adatto. Perché? …

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Come calcolare il campione R al quadrato?

So che probabilmente è stato discusso da qualche altra parte, ma non sono stato in grado di trovare una risposta esplicita. Sto cercando di utilizzare la formula per calcolare fuori campione di un modello di regressione lineare, in cui è la somma dei residui quadrati e è la somma totale …

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relazione tra

Una domanda basilare riguardante la delle regressioni OLSR2R2R^2 eseguiamo la regressione OLS y ~ x1, abbiamo un , diciamo 0.3R2R2R^2 eseguiamo la regressione OLS y ~ x2, abbiamo un'altra , diciamo 0.4R2R2R^2 ora eseguiamo una regressione y ~ x1 + x2, quale valore può essere R al quadrato di questa …

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Esiste un modo elegante / perspicace per comprendere questa identità di regressione lineare per multiplo ?

Nella regressione lineare mi sono imbattuto in un risultato delizioso che se si adatta al modello E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, quindi, se standardizziamo e centriamo i dati YYY , X1X1X_1 e X2X2X_2 , R2= C o r ( Y, X1) β1+ Co r ( Y, …

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L'uso dei decili per trovare la correlazione è un approccio statisticamente valido?

Ho un campione di 1.449 punti dati non correlati (r-quadrato 0,006). Analizzando i dati, ho scoperto che, dividendo i valori delle variabili indipendenti in gruppi positivi e negativi, sembra esserci una differenza significativa nella media della variabile dipendente per ciascun gruppo. Dividendo i punti in 10 bin (decili) usando i …

10 regression correlation linear-model r-squared

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Intervallo possibile di

Supponiamo che siano tre serie , , eX1X1X_1X2X2X_2YYY Esecuzione di ordinaria regressione lineare su ~ ( ), otteniamo . La regressione lineare ordinaria ~ ottenere . SupponiYYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU<VU<VU < V Qual è il valore minimo e massimo possibile di in …

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