Statistiques et Big Data r-squared

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La corrélation ou le coefficient de détermination est-il lié au pourcentage de valeurs qui tombent le long d'une ligne de régression?

La corrélation, , est une mesure de l'association linéaire entre deux variables. Le coefficient de détermination, , est une mesure de la proportion de la variabilité d'une variable qui peut être "expliquée par" la variation de l'autre.r 2rrrr2r2r^2 Par exemple, si est la corrélation entre deux variables, alors . Ainsi, …

12 regression correlation r-squared

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Pourquoi l'équerrage donne une variance expliquée?

C'est peut-être une question fondamentale, mais je me demandais pourquoi une valeur dans un modèle de régression peut simplement être mise au carré pour donner un chiffre de variance expliquée?RRR Je comprends que le coefficient peut donner la force d'une relation, mais je ne comprends pas comment la simple mise …

12 regression correlation r-squared

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Mon modèle est-il bon, basé sur la valeur de la métrique de diagnostic (

J'ai monté mon modèle et j'essaie de comprendre si c'est bon. J'ai calculé les métriques recommandées pour l'évaluer ( R2R2R^2 / AUC / précision / erreur de prédiction / etc) mais je ne sais pas comment les interpréter. En bref, comment savoir si mon modèle est bon en fonction de …

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Pourquoi R Squared n'est-il pas une bonne mesure pour les régressions ajustées avec LASSO?

J'ai lu à plusieurs endroits que R Squared n'est pas une mesure idéale lorsqu'un modèle est adapté avec LASSO. Cependant, je ne sais pas exactement pourquoi . De plus, pourriez-vous recommander la meilleure alternative?

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Le partiel devrait-il s'additionner au total en régression multiple?

Voici un modèle créé à partir d'un mtcarsensemble de données: > 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 …

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Quelle est la différence entre et le score de variance dans Scikit-learn?

Je lisais sur les métriques de régression dans le manuel python scikit-learn et même si chacun d'eux a sa propre formule, je ne peux pas dire intuitivement quelle est la différence entre et le score de variance et donc quand utiliser l'un ou l'autre pour évaluer mes modèles.R2R2R^2

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

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Quel est le problème avec l'utilisation du R au carré dans les modèles de séries chronologiques?

J'ai lu que l'utilisation du R au carré pour les séries temporelles n'est pas appropriée car dans un contexte de série temporelle (je sais qu'il existe d'autres contextes) le R au carré n'est plus unique. Pourquoi est-ce? J'ai essayé de chercher, mais je n'ai rien trouvé. En règle générale, je …

12 regression time-series r-squared

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Régression: Quelle est l'utilité de R au carré par rapport à RMSE?

Supposons que je fasse une régression avec des ensembles de formation, de validation et de test. Je peux trouver RMSE et R au carré (R ^ 2, le coefficient de détermination) à la sortie de mon logiciel (comme la fonction lm () de R). Ma compréhension est que le test …

11 r regression regression-coefficients r-squared

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Comment obtenir l'intervalle de confiance sur le changement du carré de la population

Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la population expliquée est …

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L'ajout d'un prédicteur de régression linéaire diminue le R au carré

Mon ensemble de données ( ) a une variable dépendante (DV), cinq variables "de base" indépendantes (P1, P2, P3, P4, P5) et une variable indépendante d'intérêt (Q).N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 J'ai exécuté des régressions linéaires OLS pour les deux modèles suivants: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + …

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Pourquoi ne pouvons-nous pas utiliser

Imaginez que nous ayons un modèle de régression linéaire avec la variable dépendante . On retrouve son R 2 y . Maintenant, nous faisons une autre régression, mais cette fois sur log ( y ) , et trouvons également son log R 2 ( y ) . On m'a dit …

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Comment calculer sur l'échantillon R au carré?

Je sais que cela a probablement été discuté ailleurs, mais je n'ai pas pu trouver de réponse explicite. J'essaie d'utiliser la formule pour calculer hors échantillon d'un modèle de régression linéaire, où est la somme des carrés des résidus et est la somme totale des carrés. Pour l'ensemble de formation, …

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relation entre

Une question très basique concernant les régressions R2R2R^2 des OLS exécuter la régression OLS y ~ x1, nous avons un R2R2R^2 , disons 0,3 exécuter la régression OLS y ~ x2, nous avons un autre R2R2R^2 , disons 0,4 maintenant nous exécutons une régression y ~ x1 + x2, quelle …

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Existe-t-il un moyen élégant / perspicace de comprendre cette identité de régression linéaire pour plusieurs ?

En régression linéaire, je suis tombé sur un résultat délicieux que si nous ajustons le modèle E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, puis, si nous normalisons et données , et ,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. Cela me semble être une version à 2 …

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L'utilisation de déciles pour trouver la corrélation est-elle une approche statistiquement valable?

J'ai un échantillon de 1 449 points de données qui ne sont pas corrélés (r au carré 0,006). En analysant les données, j'ai découvert qu'en divisant les valeurs des variables indépendantes en groupes positifs et négatifs, il semble y avoir une différence significative dans la moyenne des variables dépendantes pour …

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