Der Bestimmungskoeffizient, normalerweise symbolisiert durch R. 2 R.2 ist der Anteil der gesamten Antwortvarianz, der durch ein Regressionsmodell erklärt wird. Kann auch für verschiedene vorgeschlagene Pseudo-R-Quadrate verwendet werden, beispielsweise für die logistische Regression (und andere Modelle).
Ich habe einige Vorlesungsnotizen von Cosma Shalizi durchgesehen (insbesondere Abschnitt 2.1.1 der zweiten Vorlesung ) und wurde daran erinnert, dass Sie einen sehr niedrigen Wert erhalten können, selbst wenn Sie ein vollständig lineares Modell haben.R2R2R^2 Um Shalizis Beispiel zu paraphrasieren:...
Ich verwende lineare Regressionsmodelle und frage mich, unter welchen Bedingungen der Intercept-Term entfernt werden kann. Beim Vergleich der Ergebnisse von zwei verschiedenen Regressionen, bei denen die eine den Achsenabschnitt hat und die andere nicht, stelle ich fest, dass das der Funktion...
In einem einfachen linearen Modell mit einer einzelnen erklärenden Variablen αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Ich finde, dass das Entfernen des Intercept-Terms die Anpassung stark verbessert (der Wert von geht von 0,3 auf 0,9). Der Intercept-Term...
Ich verstehe, dass nicht negativ sein kann, da es das Quadrat von R ist. Ich habe jedoch in SPSS eine einfache lineare Regression mit einer einzelnen unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen durchgeführt. Meine SPSS-Ausgabe gibt mir einen negativen Wert für . Wenn ich dies von Hand aus...
Ich habe SPSSfür ein logistisches Regressionsmodell ausgegeben. Die Ausgabe meldet zwei Maßnahmen für das Modell fit, Cox & Snellund Nagelkerke. Welche dieser Kennzahlen würden Sie als Faustregel als passend melden?R2R²R^² Oder welcher dieser Anpassungsindizes ist derjenige, über den...
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als...
Angenommen, ich habe zwei eindimensionale Arrays, und . Jedes enthält 100 Datenpunkte. sind die tatsächlichen Daten und ist die Modellvorhersage. In diesem Fall wäre der Wert: In der Zwischenzeit wäre dies gleich dem Quadratwert des Korrelationskoeffizienten Wenn ich nun die beiden vertausche: sind...
Ich weiß, dass dies eine ziemlich spezifische RFrage ist, aber ich denke möglicherweise falsch über die erklärte Proportionsvarianz . Hier geht.R2R2R^2 Ich versuche das RPaket zu benutzen randomForest. Ich habe einige Trainingsdaten und Testdaten. Wenn ich ein zufälliges Gesamtstrukturmodell...
Was ist die genaue Formel, die in R lm() für das angepasste R-Quadrat verwendet wird? Wie kann ich das interpretieren? Angepasste R-Quadrat-Formeln Es scheinen verschiedene Formeln zur Berechnung des bereinigten R-Quadrats zu existieren. Wherry-Formel:
Bei Regressionsproblemen habe ich gesehen, dass Leute "Bestimmungskoeffizienten" (alias R-Quadrat) verwenden, um die Modellauswahl durchzuführen, z. B. um den geeigneten Strafkoeffizienten für die Regularisierung zu finden. Es ist jedoch auch üblich, "mittlere Fehlerquadrat" oder "mittlere...
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
Eine Formel für Pseudo fand ich in dem Buch Extending the Linear Model with R., Julian J. Faraway (S. 59).R2R2R^2 1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Ist dies eine gebräuchliche Formel für Pseudo für...
Ich habe ein trainiertes logistisches Regressionsmodell, das ich auf einen Testdatensatz anwende. Die abhängige Variable ist binär (boolesch). Für jede Stichprobe im Testdatensatz wende ich das logistische Regressionsmodell an, um eine prozentuale Wahrscheinlichkeit zu generieren, dass die...
Wie ist die Verteilung des Bestimmtheitsmaßes oder des quadratischen bei linearer univariater multipler Regression unter der Nullhypothese ?R2R2R^2H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 Wie hängt es von der Anzahl der Prädiktoren kkk und der Anzahl der Stichproben n>kn>kn>k ? Gibt es einen Ausdruck in...
Ich interessiere mich für die geometrische Bedeutung der Mehrfachkorrelation RRR und des Bestimmungskoeffizienten R2R2R^2 in der Regression yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i oder für die Vektorschreibweise...
Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 3 Jahren migriert . In der Statistik machen wir lineare Regressionen, deren Anfang. Im Allgemeinen wissen wir, dass je höher besser ist. Aber gibt es jemals ein Szenario, in dem ein hohes ein...
Nachdem ich ein Quantil-Regressionsmodell in eine Arbeit aufgenommen habe, möchten die Gutachter, dass ich angepasstes in die Arbeit einbeziehe. Ich habe die Pseudo- s (aus der JASA-Arbeit von Koenker und Machado von 1999 ) für die drei für meine Studie interessanten Quantile berechnet...
Ich verwende die Quantilregression, um Prädiktoren für das 90. Perzentil meiner Daten zu finden. Ich mache dies in R mit dem quantregPaket. Wie kann ich für die Quantilregression bestimmen, die angibt, wie viel Variabilität durch Prädiktorvariablen erklärt wird?r2r2r^2 Was ich wirklich wissen...
Der Korrelationskoeffizient wird normalerweise mit einem Großbuchstaben , manchmal jedoch nicht. Ich frage mich, ob es wirklich einen Unterschied zwischen und . Kann etwas anderes als einen Korrelationskoeffizienten bedeuten?r 2 R 2
Ich frage mich, wie genau die Beziehung zwischen partiellem R2R2R^2 und Koeffizienten in einem linearen Modell ist und ob ich nur einen oder beide verwenden sollte, um die Bedeutung und den Einfluss von Faktoren zu veranschaulichen. Soweit ich weiß, summaryerhalte ich mit Schätzungen der...