Як отримати R-квадрат для лесового пристосування?

Як обчислити статистику R-квадрата ( ) в R для та / або виводу функції? Наприклад, для цих даних: $r^2$ loesspredict

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

cars.lpмає два масиви fitдля моделі та se.fitдля стандартної помилки.

r r-squared loess

— Юрій Петровський
джерело

У лінійній регресії

дорівнює кореляції у квадраті між спостережуваними величинами та встановленими значеннями - як щодо цього?

R^{2}

$R^2$

— Макрос

Першою моєю думкою було обчислити псевдомір $R^2$ таким чином:

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

$\approx$ cor(cars$dist, predict(cars.lo))^2

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

loessMultiple R-squaredairqualityairloess $R^2$

введіть тут опис зображення

$R^2$

span $R^2$

— хл
джерело

R^{2}

$R^2$

R^{2}

$R^2$

r^{2}

$r^2$

Не обов’язково "точніше". Дійсно, використовувати Лоссе для досягнення точності в прогностичній моделі було б безглуздо. Я думаю, що посилання на Лосса як «модель» передає можливе непорозуміння щодо того, як вона працює та як її планують використовувати: це дійсно графічний інструментарій, який допомагає побачити закономірності та тенденції. Оскільки це дійсно просто плавніше рухоме вікно, воно виступає як досить складна модель просторового сусідства, в якій встановлене значення в точці залежить від того, які сусідні точки існують у наборі даних та від значень там.

— whuber

r^{2}

$r^2$