Preguntas etiquetadas con r-squared

Estaba hojeando algunas notas de clase de Cosma Shalizi (en particular, la sección 2.1.1 de la segunda clase ), y me recordó que puedes obtener muy bajo incluso cuando tienes un modelo completamente lineal.R2R2R^2 Parafraseando el ejemplo de Shalizi: suponga que tiene un modelo , donde es conocida. Entonces \ …

234 regression  r-squared 

Estoy ejecutando modelos de regresión lineal y me pregunto cuáles son las condiciones para eliminar el término de intercepción. Al comparar los resultados de dos regresiones diferentes donde una tiene la intersección y la otra no, noto que el de la función sin la intersección es mucho mayor. ¿Hay ciertas …

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

En un modelo lineal simple con una sola variable explicativa, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Encuentro que eliminar el término de intercepción mejora mucho el ajuste (el valor de va de 0.3 a 0.9). Sin embargo, el término de intercepción parece ser estadísticamente significativo.R2R2R^2 Con intercepción: Call: …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

Entiendo que no puede ser negativo ya que es el cuadrado de R. Sin embargo, ejecuté una regresión lineal simple en SPSS con una sola variable independiente y una variable dependiente. Mi salida SPSS me da un valor negativo para . Si tuviera que calcular esto a mano desde R, …

77 regression  spss  r-squared 

Tengo SPSSsalida para un modelo de regresión logística. El resultado informa dos medidas para el ajuste del modelo, Cox & Snelly Nagelkerke. Entonces, como regla general, ¿cuál de estas medidas R2R²R^² informaría como el modelo se ajusta? O, ¿cuál de estos índices de ajuste es el que generalmente se informa …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Digamos que tengo dos matrices unidimensionales, y . Cada uno contiene 100 puntos de datos. son los datos reales, y es la predicción del modelo. En este caso, el valor sería: Mientras tanto, esto sería igual al valor cuadrado del coeficiente de correlación, Ahora si cambio los dos: son los …

40 correlation  r-squared 

Sé que esto es bastante específico Rpregunta, pero puede estar pensando en proporción de varianza explicado, R2R2R^2 , de forma incorrecta. Aquí va. Estoy tratando de usar el Rpaquete randomForest. Tengo algunos datos de entrenamiento y datos de prueba. Cuando ajusto un modelo de bosque aleatorio, la randomForestfunción le permite …

38 r  correlation  predictive-models  random-forest  r-squared 

¿Cuál es la fórmula exacta utilizada en R lm() para el R cuadrado ajustado? ¿Cómo puedo interpretarlo? Fórmulas r-cuadrado ajustadas Parece que existen varias fórmulas para calcular el R cuadrado ajustado. Fórmula de Wherry:1 - ( 1 - R2) ( n - 1 )( n - v )1-(1-R2)(norte-1)(norte-v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} Fórmula de …

35 r  regression  r-squared  lm  shrinkage 

Para el problema de regresión, he visto a personas usar el "coeficiente de determinación" (también conocido como R al cuadrado) para realizar la selección del modelo, por ejemplo, encontrar el coeficiente de penalización apropiado para la regularización. Sin embargo, también es común usar "error cuadrático medio" o "error cuadrático medio …

33 regression  r-squared 

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Encontré una fórmula para pseudo en el libro Extending the Linear Model with R, Julian J. Faraway (p. 59).R2R2R^2 1 - Desviación residualDesviación nula1-Desviación residualDesviación nula1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . ¿Es esta una fórmula común para pseudo para GLM?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

¿Cuál es la distribución del coeficiente de determinación, o R al cuadrado, , en regresión múltiple univariada lineal bajo la hipótesis nula ?R 2 H 0 : β = 0R2R^2H0:β=0H_0:\beta=0 ¿Cómo depende de la cantidad de predictores y la cantidad de muestras ? ¿Existe una expresión de forma cerrada para …

26 regression  mathematical-statistics  r-squared  intuition 

Tengo un modelo de regresión logística entrenado que estoy aplicando a un conjunto de datos de prueba. La variable dependiente es binaria (booleana). Para cada muestra en el conjunto de datos de prueba, aplico el modelo de regresión logística para generar un% de probabilidad de que la variable dependiente sea …

26 regression  logistic  r-squared 

Estoy interesado en el significado geométrico de la correlación múltiple RRR y el coeficiente de determinación R2R2R^2 en la regresión 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 , o en notación vectorial , y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} Aquí la matriz de diseño …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry