Preguntas etiquetadas con r-squared

El coeficiente de determinación, generalmente simbolizado por $R^2$ , es la proporción de la varianza de respuesta total explicada por un modelo de regresión. También se puede utilizar para varios pseudo R-cuadrados propuestos, por ejemplo, para regresión logística (y otros modelos).

¿La correlación o el coeficiente de determinación se relacionan con el porcentaje de valores que se encuentran en una línea de regresión?

La correlación, , es una medida de asociación lineal entre dos variables. El coeficiente de determinación, , es una medida de cuánto de la variabilidad en una variable puede "explicarse por" la variación en la otra.r 2rrrr2r2r^2 Por ejemplo, si es la correlación entre dos variables, entonces . Por lo …

12 regression correlation r-squared

¿Por qué cuadrar da la varianza explicada?

Esta puede ser una pregunta básica, pero me preguntaba ¿por qué un valor en un modelo de regresión puede simplemente cuadrarse para dar una cifra de varianza explicada?RRR Entiendo que el coeficiente puede dar la fuerza de una relación, pero no entiendo cómo simplemente elevar al cuadrado este valor da …

12 regression correlation r-squared

¿Es mi modelo bueno, basado en el valor de la métrica de diagnóstico ( / AUC / precision / RMSE, etc.)?

He ajustado mi modelo y estoy tratando de entender si es bueno. He calculado las métricas recomendadas para evaluarlo ( / AUC / precisión / error de predicción / etc.) pero no sé cómo interpretarlas. En resumen, ¿cómo puedo saber si mi modelo es bueno en función de la métrica? …

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¿Por qué R Squared no es una buena medida para que las regresiones encajen con LASSO?

He leído en varios lugares que R Squared no es una medida ideal cuando un modelo se ajusta usando LASSO. Sin embargo, no tengo claro exactamente por qué es eso. Además, ¿podría recomendar la mejor alternativa?

12 regression lasso r-squared penalized

Debería parcial coincidir con el total en la regresión múltiple?

El siguiente es un modelo creado a partir de un mtcarsconjunto de datos: > 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 …

12 regression multiple-regression r-squared

¿Cuál es la diferencia entre y la puntuación de varianza en Scikit-learn?

Estaba leyendo acerca de las métricas de regresión en la pitón scikit-learn Manual y aunque cada uno de ellos tiene su propia fórmula, no puedo decir intuitivamente cuál es la diferencia entre y la puntuación de la varianza y, por tanto, cuándo se debe utilizar una u otra de evaluar …

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¿Cuál es el problema con el uso de R cuadrado en modelos de series de tiempo?

He leído que usar R-cuadrado para series de tiempo no es apropiado porque en un contexto de serie de tiempo (sé que hay otros contextos) R-cuadrado ya no es único. ¿Por qué es esto? Traté de buscar esto, pero no encontré nada. Por lo general, no pongo mucho valor en …

11 regression time-series r-squared

Regresión: ¿Cuál es la utilidad de R al cuadrado en comparación con RMSE?

Supongamos que estoy haciendo regresión con entrenamiento, validación y conjuntos de pruebas. Puedo encontrar RMSE y R al cuadrado (R ^ 2, el coeficiente de determinación) de la salida de mi software (como la función Rm lm ()). Entiendo que la prueba RMSE (o MSE) es la medida de la …

11 r regression regression-coefficients r-squared

Cómo obtener el intervalo de confianza en el cambio de r-cuadrado poblacional

Por un simple ejemplo, suponga que hay dos modelos de regresión lineal Modelo 1 tiene tres predictores, x1a, x2b, yx2c El modelo 2 tiene tres predictores del modelo 1 y dos predictores adicionales x2ayx2b Hay una ecuación de regresión poblacional donde la varianza poblacional explicada es para el Modelo 1 …

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Agregar un predictor de regresión lineal disminuye R al cuadrado

Mi conjunto de datos ( ) tiene una variable dependiente (DV), cinco variables de "línea base" independientes (P1, P2, P3, P4, P5) y una variable de interés independiente (Q).norte≈ 10 , 000norte≈10,000N \approx 10,000 He ejecutado regresiones lineales de OLS para los siguientes dos modelos: DV ~ 1 + P1 …

10 regression linear r-squared

¿Por qué no podemos usar para las transformaciones de variables dependientes?

Imagine que tenemos un modelo de regresión lineal con la variable dependiente . Encontramos su . Ahora, hacemos otra regresión, pero esta vez en , y de manera similar encontramos su . Me han dicho que no puedo comparar ambos para ver qué modelo es más adecuado. ¿Porqué es eso? …

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¿Cómo calcular fuera de la muestra R al cuadrado?

Sé que esto probablemente se haya discutido en otro lugar, pero no he podido encontrar una respuesta explícita. Estoy tratando de usar la fórmula R2= 1 - SSR / SSTR2=1-SSR/ /SSTR^2 = 1 - SSR/SST para calcular fuera de muestra R2R2R^2de un modelo de regresión lineal, donde SSRSSRSSR es la …

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relación entre de regresión simple y regresión múltiple

Una pregunta muy básica sobre el de las regresiones OLSR2R2R^2 ejecutar la regresión OLS y ~ x1, tenemos un , digamos 0.3R2R2R^2 ejecutar la regresión OLS y ~ x2, tenemos otro , digamos 0.4R2R2R^2 ahora ejecutamos una regresión y ~ x1 + x2, ¿qué valor puede ser la R al …

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¿Usar deciles para encontrar correlación es un enfoque estadísticamente válido?

Tengo una muestra de 1,449 puntos de datos que no están correlacionados (r-cuadrado 0,006). Al analizar los datos, descubrí que al dividir los valores de las variables independientes en grupos positivos y negativos, parece haber una diferencia significativa en el promedio de la variable dependiente para cada grupo. Al dividir …

10 regression correlation linear-model r-squared

Rango posible de

Supongamos que hay tres series de tiempo, , eX1X1X_1X2X2X_2YYY Ejecución de regresión lineal ordinaria en ~ ( ), obtenemos . La regresión lineal ordinaria ~ llegar . Suponga queYYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU<VU<VU < V ¿Cuáles son los valores mínimos y máximos posibles …

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