Ich habe eine einfache lineare Regression des natürlichen Logarithmus von 2 Variablen durchgeführt, um festzustellen, ob sie korrelieren. Meine Ausgabe ist diese: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 Ich bin verwirrt. Wenn ich den Wert betrachte, würde ich sagen, dass die beiden Variablen...
Ich habe ein robustes lineares Modell Rmit MM-Gewichten unter Verwendung des rlm()im MASS-Paket enthaltenen Modells geschätzt . `R`` liefert keinen Wert für das Modell, aber ich hätte gerne einen, wenn es sich um eine aussagekräftige Größe handelt. Ich bin auch daran interessiert zu wissen, ob es...
Ich habe mich verwirrt zu verstehen versucht, ob ein rrr Quadrat-Wert auch einen p- Wert hat ppp. Wie ich es verstehe, kann r in linearer Korrelation mit einer Menge von Datenpunkten rrreinen Wert im Bereich von - 1−1-1 bis 111 und dieser Wert kann, was auch immer er ist, einen p- Wert haben,...
Was ist der Wert, der in der Zusammenfassung eines Coxph-Modells in R angegeben ist? Beispielsweise,R2R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Ich habe dummerweise ein Manuskript als Wert hinzugefügt, und der Prüfer hat darauf hingewiesen, dass ihm kein Analogon der Statistik aus der für das...
tl; dr - Bedeutet ein höheres R-Quadrat für die OLS-Regression auch einen höheren P-Wert? Speziell für eine einzelne erklärende Variable (Y = a + bX + e), wäre aber auch interessiert, für n mehrere erklärende Variablen (Y = a + b1X + ... bnX + e) Bescheid zu wissen. Kontext - Ich führe eine...
Ich versuche, das beste Modell zu finden, um die Preise für Automobile vorherzusagen. Dabei verwende ich die Preise und Funktionen, die auf Websites für Kleinanzeigen für Automobile verfügbar sind. Dazu verwendete ich einige Modelle aus der Scikit-Learn-Bibliothek und neuronale Netzwerkmodelle aus...
Angenommen, ich habe einige Daten, und dann passe ich die Daten einem Modell an (einer nichtlinearen Regression). Dann berechne ich das R-Quadrat ( R2R2R^2 ). Wenn R-Quadrat negativ ist, was bedeutet das? Heißt das, mein Modell ist schlecht? Ich kenne die Reichweite vonR2R2R^2 [-1,1] sein kann....
Ich habe gerade einen Artikel gelesen, in dem die Autoren eine multiple Regression mit zwei Prädiktoren durchgeführt haben. Der gesamte r-Quadrat-Wert betrug 0,65. Sie stellten eine Tabelle zur Verfügung, die das Quadrat zwischen den beiden Prädiktoren aufteilte. Die Tabelle sah so aus: rsquared...
Nachdem ich die Antwort doppelt transformiert hatte, erreichte ich eine starke lineare Beziehung zwischen meiner XXX und YY.Y Variablen. Das Modell war Y∼XY.∼XY\sim X aber ich habe es in verbessertR2von 0,19 auf 0,76.YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Offensichtlich habe...
Soweit ich weiß, erklärt , wie gut das Modell die Beobachtung vorhersagt. Das angepasste berücksichtigt mehr Beobachtungen (oder Freiheitsgrade). Also sagt Adjusted das Modell besser voraus? Warum ist das dann weniger als ? Es scheint, dass es oft mehr sein sollte.R 2 R 2 R
Ich denke an die angepassten R-Quadrat-Formeln, die vorgeschlagen werden von: Ezekiel (1930), von dem ich glaube, dass er derzeit in SPSS verwendet wird. R2a d j u s t e d= 1 -( N- 1 )( N- p - 1 )( 1 - R2)Reindjusted2=1-(N-1)(N-p-1)(1-R2)R^2_{\rm adjusted} = 1 - \frac{(N-1)}{(N-p-1)}...
Wie berechnet man die R-Quadrat- Statistik ( ) in R für und / oder die Funktionsausgabe? Zum Beispiel für diese Daten:r2r2r^2loesspredict cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lphat zwei Arrays fitfür Modell- und...
Wird beim Vergleichen von Features F-regressiondasselbe verwendet wie beim Korrelieren von Features mit der Beschriftung und beim Beobachten des Werts?R2R2R^2 Ich habe oft gesehen, dass meine Kollegen F regressionin ihrer Pipeline für maschinelles Lernen eine für die Featureauswahl verwenden...
In der Psychologie und anderen Bereichen wird häufig eine Form der schrittweisen Regression angewendet, die Folgendes umfasst: Sehen Sie sich die verbleibenden Prädiktoren an (es gibt zunächst keine im Modell) und identifizieren Sie den Prädiktor, der zur größten Änderung des R-Quadrats führt....
Ich bin daran interessiert, eine unvoreingenommene Schätzung von in einer multiplen linearen Regression zu erhalten.R2R2R^2 Bei der Reflexion kann ich mir zwei verschiedene Werte vorstellen, mit denen eine unvoreingenommene Schätzung von übereinstimmen könnte.R2R2R^2 Out of sample :R2R2R^2 das...
Anmerkung: SSTSSTSST = Summe der Quadrate insgesamt, SSESSESSE = Summe der quadrierten Fehler und SSRSSRSSR = Regressionssumme der Quadrate. Die Gleichung im Titel wird oft geschrieben als: ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar...
Ich verstehe das so, dass das Modell einzelne Datenpunkte schlecht vorhersagt, aber einen festen Trend festgestellt hat (z. B. steigt y, wenn x
Hier ist mein Kontext für diese Frage: Soweit ich weiß, können wir keine gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate in R ausführen, wenn wir gewichtete Daten und das surveyPaket verwenden. Hier müssen wir verwenden svyglm(), die stattdessen ein verallgemeinertes lineares Modell ausführt (was das...
Bei der linearen Regression erhalten wir oft ein Vielfaches von R und R im Quadrat. Was sind die Unterschiede zwischen
Ich habe in stats.stackexchange gegoogelt und gesucht, aber ich kann die Formel zum Berechnen eines 95% -Konfidenzintervalls für einen -Wert für eine lineare Regression nicht finden. Kann es jemand bereitstellen?R2R2R^2 Nehmen wir einmal an, ich hätte die folgende lineare Regression in R...