El coeficiente de determinación, generalmente simbolizado por R 2 R2 , 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).
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...
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...
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...
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, entonces sería positivo....
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...
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...
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 datos...
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,...
¿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
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...
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,...
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...
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...
¿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 el...
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...
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 3 años . En las estadísticas estamos haciendo regresiones lineales, el comienzo de ellas. En general, sabemos que cuanto mayor sea el , mejor, pero ¿hay alguna situación en...
Habiendo incluido un modelo de regresión cuantil en un documento, los revisores quieren que incluya ajustado en el documento. He calculado los pseudo- R 2 s (del documento JASA de 1999 de Koenker y Machado ) para los tres cuantiles de interés para mi estudio.R2R2R^2R2R2R^2 Sin embargo, nunca he...
El coeficiente de correlación generalmente se escribe con una mayúscula, pero a veces no. Me pregunto si realmente hay una diferencia entre y . ¿Puede significar algo más que un coeficiente de correlación?r 2 R 2
Estoy usando la regresión cuantil para encontrar predictores del percentil 90 de mis datos. Estoy haciendo esto en R usando el quantregpaquete. ¿Cómo puedo determinar para la regresión cuantil que indicará cuánta variabilidad están explicando las variables predictoras?r2r2r^2 Lo que realmente...
Me pregunto cuál es la relación exacta entre parcial y los coeficientes en un modelo lineal y si debería usar solo uno o ambos para ilustrar la importancia y la influencia de los factores.R2R2R^2 Hasta donde sé, con las summaryestimaciones de los coeficientes y con anovala suma de los cuadrados...