He ejecutado una regresión lineal simple del logaritmo natural de 2 variables para determinar si se correlacionan. Mi salida es esta: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 Estoy confundido. Mirando el valor de R2R2R^2 , diría que las dos variables no están correlacionadas, ya que está muy...
Calculé un modelo lineal robusto Rcon pesos MM utilizando el rlm()paquete MASS. `R`` no proporciona un valor para el modelo, pero me gustaría tener uno si es una cantidad significativa. También estoy interesado en saber si hay algún significado en tener un valor R 2 que pese la varianza total y...
Parece que me he confundido tratando de entender si un valor de rrr cuadrado también tiene un valor de ppp . Según tengo entendido, en la correlación lineal con un conjunto de puntos de datos, puede tener un valor que varía de a y este valor, cualquiera que sea, puede tener un valor que muestra si...
¿Cuál es el valor dado en el resumen de un modelo coxph en R? Por ejemplo,R2R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Lo incluí tontamente como un manuscrito como un valor y el revisor saltó sobre él diciendo que no estaba al tanto de un análogo del estadístico R ^ 2 de la regresión lineal...
Digamos que tengo algunos datos, y luego ajusto los datos con un modelo (una regresión no lineal). Luego calculo el R cuadrado ( ).R2R2R^2 Cuando R cuadrado es negativo, ¿qué significa eso? ¿Eso significa que mi modelo es malo? Sé que el rango de puede ser [-1,1]. Cuando R 2 es 0, ¿qué significa...
tl; dr: para la regresión OLS, ¿un R cuadrado más alto también implica un valor P más alto? Específicamente para una sola variable explicativa (Y = a + bX + e) pero también estaría interesado en saber para n múltiples variables explicativas (Y = a + b1X + ... bnX + e). Contexto: estoy realizando...
Estoy tratando de identificar el mejor modelo para predecir los precios de los automóviles, utilizando los precios y las funciones disponibles en los sitios de anuncios clasificados de automóviles. Para esto utilicé un par de modelos de la biblioteca scikit-learn y modelos de redes neuronales de...
He realizado un análisis de componentes principales de seis variables AAA , BBB , CCC , DDD , EEE y FFF . Si entiendo correctamente, PC1 sin rotar me dice qué combinación lineal de estas variables describe / explica la mayor variación en los datos y PC2 me dice qué combinación lineal de estas...
Acabo de leer un artículo en el que los autores llevaron a cabo una regresión múltiple con dos predictores. El valor global de r cuadrado fue de 0,65. Proporcionaron una tabla que dividía el r-cuadrado entre los dos predictores. La mesa se veía así: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2,...
¿Comparar características usando F-regressionlo mismo que correlacionar características con la etiqueta individualmente y observando el valor ?R2R2R^2 A menudo he visto a mis colegas usar una F regressionselección de funciones para su canal de aprendizaje automático de
Tengo en mente las fórmulas R-cuadrado ajustadas propuestas por: Ezekiel (1930), que creo que es el que se usa actualmente en SPSS. R2adjusted=1−(N−1)(N−p−1)(1−R2)Radjusted2=1−(N−1)(N−p−1)(1−R2)R^2_{\rm adjusted} = 1 - \frac{(N-1)}{(N-p-1)} (1-R^2) Olkin y Pratt (1958)...
¿Cómo calcular la estadística R-cuadrado ( ) en R para y / o salida de función? Por ejemplo para estos datos:r2r2r^2loesspredict cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lptiene dos matrices fitpara modelo y...
Hasta donde yo entiendo, explica qué tan bien el modelo predice la observación. R 2 ajustado es el que tiene en cuenta más observaciones (o grados de libertad). Entonces, ¿ R 2 ajustado predice mejor el modelo? Entonces, ¿por qué es esto menor que R 2?R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2 ? Parece que a...
Logré una fuerte relación lineal entre mi variable XXX e YYY después de transformar doblemente la respuesta. El modelo era Y∼XY∼XY\sim X pero lo transformé a YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X} mejorandoR2R2R^2de .19 a .76. Claramente hice una cirugía decente en esta relación....
En psicología y otros campos, a menudo se emplea una forma de regresión gradual que implica lo siguiente: Observe los predictores restantes (al principio no hay ninguno en el modelo) e identifique el predictor que resulta en el mayor cambio de r-cuadrado; Si el valor p del cambio de r-cuadrado...
Entiendo que significa que el modelo es malo para predecir puntos de datos individuales, pero ha establecido una tendencia firme (por ejemplo, y sube cuando x
Nota: = Suma de cuadrados totales, = Suma de errores al cuadrado, y = Suma de cuadrados de la regresión. La ecuación en el título a menudo se escribe como:SSTSSTSSTSSESSESSESSRSSRSSR ∑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...
Estoy interesado en obtener una estimación imparcial de R2R2R^2 en una regresión lineal múltiple. Al reflexionar, puedo pensar en dos valores diferentes que una estimación imparcial de R2R2R^2 podría estar tratando de igualar. Fuera de la muestra :R2R2R^2 el r-cuadrado que se obtendría si la...
En la regresión lineal, a menudo obtenemos múltiples R y R al cuadrado. Cuáles son las diferencias entre
Aquí está mi contexto para esta pregunta: por lo que puedo decir, no podemos ejecutar una regresión de mínimos cuadrados ordinarios en R cuando usamos datos ponderados y el surveypaquete. Aquí, tenemos que usar svyglm(), que en su lugar ejecuta un modelo lineal generalizado (¿qué puede ser lo...