Запитання з тегом «r-squared»

Мені цікаво твердження, зроблене внизу першої сторінки цього тексту стосовно коригуванняR2adjustedRadjusted2R^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). У тексті зазначено: Логіка коригування така: у звичайній множинній регресії випадковий предиктор пояснює в середньому частку 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) варіації відповіді, так що mmm випадкові предиктори пояснюють разом, в середньому, m/(n–1)m/(n–1)m/(n – 1) варіації відповіді; іншими словами, …

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

Кореляція, , - міра лінійної асоціації між двома змінними. Коефіцієнт детермінації, r 2 , - це міра того, яка частина змінності в одній змінній може бути "пояснена" варіацією в іншій.rrrr2r2r^2 Наприклад, якщо - кореляція між двома змінними, то r 2 = 0,64 . Отже, 64% змінності в одному можна пояснити …

12 regression  correlation  r-squared 

Я підходив до своєї моделі і намагаюся зрозуміти, чи корисна вона. Я розраховував рекомендовані показники для його оцінки ( R2R2R^2 / AUC / точність / помилка передбачення / тощо), але не знаю, як їх інтерпретувати. Коротше кажучи, як я можу сказати, чи базується моя модель на основі метрики? Чи достатньо …

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

Я читав у кількох місцях, що R Squared не є ідеальним показником, коли модель підходить за допомогою LASSO. Однак мені не ясно, чому саме так. Крім того, ви могли б порекомендувати найкращу альтернативу?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

Далі представлена ​​модель, створена з mtcarsнабору даних: > 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 читав про регресійні метрики в посібнику з python scikit-learn, і хоча кожен з них має власну формулу, я не можу інтуїтивно сказати, у чому різниця між R2R2R^2 та шкалою дисперсії, а отже, коли використовувати те чи інше для оцінки мого моделей.

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

Я читав, що використання R-квадрата для часових рядів не є доцільним, оскільки в контексті часових рядів (я знаю, що є інші контексти) R-квадрат більше не є унікальним. Чому це? Я намагався роздивитись це, але нічого не знайшов. Зазвичай я не приділяю великої вартості R-квадратам (або Регульованому R-Squared), коли я оцінюю …

12 regression  time-series  r-squared 

Для простого прикладу припустимо, що існує дві моделі лінійної регресії Модель 1 має три провісники, x1a, x2b, іx2c Модель 2 має три предиктори з моделі 1 та два додаткові прогнози x2aтаx2b Існує рівняння регресії чисельності населення, де пояснюється дисперсія популяції для Моделі 1 та для Моделі 2. Інкрементальна дисперсія, пояснена …

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 

Мій набір даних ( ) має залежну змінну (DV), п'ять незалежних змінних "базової лінії" (P1, P2, P3, P4, P5) та одну незалежну змінну, що цікавить (Q).N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 Я запустив лінійні регресії OLS для наступних двох моделей: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 + P5 …

10 regression  linear  r-squared 

Уявіть, що ми маємо лінійну регресійну модель із залежною змінною . Знаходимо його . Тепер ми робимо ще одну регресію, але цього разу на і аналогічно знаходимо її . Мені сказали, що я не можу порівняти обидва щоб побачити, яка модель краще підходить. Чому так? Причиною мені було те, що …

10 regression  data-transformation  r-squared 

Я знаю, що це, ймовірно, обговорювалося десь ще, але я не змогла знайти чіткої відповіді. Я намагаюся використовувати формулуR2=1−SSR/SSTR2=1−SSR/SSTR^2 = 1 - SSR/SST для розрахунку поза вибіркою R2R2R^2 лінійної регресійної моделі, де SSRSSRSSR - сума квадратних залишків і SSTSSTSST- загальна сума квадратів. Для навчального набору зрозуміло, що SST=Σ(y−y¯train)2SST=Σ(y−y¯train)2 SST = …

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

Дуже основне питання, що стосується регресій OLSR2R2R^2 запустіть регресію OLS y ~ x1, маємо , скажімо, 0,3R2R2R^2 запустіть регресію OLS y ~ x2, у нас є інший , скажімо, 0,4R2R2R^2 тепер ми запускаємо регресію y ~ x1 + x2, яким значенням може бути R квадрату регресії? Я думаю, що зрозуміло, …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

У рамках лінійної регресії я натрапив на чудовий результат, який, якщо ми підходимо до моделі E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, то, якщо ми стандартизуємо і відцентруємо дані , і ,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. Мені це здається двома змінною версією для регресії …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

У мене є вибірка з 1449 точок даних, які не співвідносяться (r-квадрат 0,006). Аналізуючи дані, я виявив, що розділяючи значення незалежної змінної на позитивні та негативні групи, здається, є значна різниця в середньому залежної змінної для кожної групи. Розділяючи точки на 10 бункерів (децилів) за допомогою незалежних змінних значень, схоже, …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

Припустимо, це три часові ряди, X1X1X_1, X2X2X_2 і YYY Запуск звичайної лінійної регресії на YYY ~ X1X1X_1 (Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilon ), ми отримуємо R2=UR2=UR^2 = U. Звичайна лінійна регресіяYYY ~ X2X2X_2 дістати R2=VR2=VR^2 = V. ПрипустимоU&lt;VU&lt;VU < V Які мінімальні та максимально можливі значення R2R2R^2 …

10 regression  multiple-regression  r-squared