Wie man den Wert des mittleren quadratischen Fehlers in einer linearen Regression in R erhält

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Ein lineares Regressionsmodell, das mit der R-Funktion lm erhalten wird, möchte wissen, ob es mit dem Befehl Mean Squared Error erhalten werden kann.

Ich hatte die folgende Ausgabe eines Beispiels

> lm <- lm(MuscleMAss~Age,data)
> sm<-summary(lm)
> sm

Call:
lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-16.1368  -6.1968  -0.5969   6.7607  23.4731 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 156.3466     5.5123   28.36   <2e-16 ***
Age          -1.1900     0.0902  -13.19   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1   1

Residual standard error: 8.173 on 58 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7501,    Adjusted R-squared:  0.7458 
F-statistic: 174.1 on 1 and 58 DF,  p-value: < 2.2e-16

Multiples R-Quadrat ist der Summenquadratfehler? Wenn die Antwort nein ist, könnte dies die Bedeutung von Multiple R-squared und Multiple R-squared erklären

Cyberguille
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Antworten:

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Das Vielfache des R-Quadrats, das R angibt, ist der Bestimmungskoeffizient , der durch die Formel gegeben ist

R2=1-SSresSSKnirps.

Die Summe der Fehlerquadrate ergibt sich (dank einer vorherigen Antwort ) aus sum(sm$residuals^2).

Der mittlere quadratische Fehler ist gegeben durch mean(sm$residuals^2). Sie könnten eine Funktion schreiben, um dies zu berechnen, zB:

mse <- function(sm) 
    mean(sm$residuals^2)
fbt
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5
sm$sigma^2 * sm$fstatistic[3]/(1+sum(sm$fstatistic[2:3]))8.173581+18.1732×58/(1+1+58)=64,57
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Antipenultim ist ein tolles Wort.
Fbt
1
Wie immer ist es viel ordentlicher zu schreibenmse <- function(sm) mean(sm$residuals^2)
Marius Hofert
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> Ist es nicht so, dass der mittlere quadratische Fehler durch die Residuen ^ 2 / error df aus der ANOVA-Tabelle anstelle des Mittelwerts (Residuen ^ 2) angegeben wird? Letzteres ist das mittlere Vorhersagefehlerquadrat. Ich bin mir nicht sicher, ob mir ein Verständnis fehlt. Entschuldigung, ich habe nicht genug Reputationspunkte, um einen Kommentar zu schreiben.
SrikanthRaja
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Aber ich stimme zu, was user45409 gesagt hat. Nach dem, was ich gelernt habe, ist MSE = Residuen ^ 2 / Fehler df.
VTSHEN