r까기 2 예제

피부암 사망률 예(skincancer.txt)를 다시 살펴보겠습니다. 간단한 선형 회귀 분석을 수행하는 모든 통계 소프트웨어는 r-제곱 값을 보고합니다. 그것은 Mintab의 출력에 두 장소에 나타납니다., 즉 장착 된 라인 플롯에: 내 연구에 관한 보고서를 작성 하 고 (아스팔트 속성의 필드) 그리고 낮은 R 사각형 발생 (0.21 받는 사람 0.469 다른 모델에 대 한). 내 경우, 나는 아스팔트가 인간만큼 복잡 할 수 있으므로 회귀 모델에 속성을 맞추려고 할 때 결과의 해석이 인간의 행동에 관한 예로서 제공하는 경우와 유사 할 수 있다고 생각합니다. 이 기사를 공유하고 귀하의 답변을 기대해 주셔서 다시 감사합니다! 건배! 피팅의 다른 단일 파라미터 표시기는 잔차의 표준 편차 또는 잔차의 RMSE를 포함합니다. 이러한 값은 각각 0.151 및 0.174의 값을 가지며, 이러한 값은 맞춤이 강제 차단없이 선형적이라는 점을 감안할 때 위의 예제에 대해 각각 0.151 및 0.174입니다. [23] 예를 들어 펀드의 r-제곱이 .75 또는 75%임을 알 수 있습니다. 즉, S&P 500에 비해 높은 r-제곱은 그`가 하이라이트 상관관계(또는 탠덤 내에서 이동)가 될 것임을 의미합니다. 예를 들어, 한 펀드가 벤치마크를 기준으로 어떻게 하고 있는지 를 볼 수 있습니다(즉, 이번 달에S&P가 -5% 하락하고 펀드가 -4% 하락했습니다). 위의 예제를 플롯이 y와 x 간의 상당히 설득력 있는 관계를 보여 주는 다음 예제와 대조합니다. 예상 회귀 선의 기울기는 훨씬 가파르며, 이는 예측 변수 x가 증가함에 따라 응답 y에 상당히 상당한 변화(감소)가 있음을 시사합니다. 여기서 데이터 요소가 예상 회귀 선을 “포옹”합니다. 최상의 맞춤 선이 배치되면 분석가는 오류 제곱 방정식을 만들어 오류를 관련 범위 내에 유지할 수 있습니다.

오류 목록이 있으면 오류 목록을 추가하고 R 제곱 수식을 통해 실행할 수 있습니다. 예를 들어 보겠습니다. 일부 필드에서는 R 제곱 값이 낮아질 것으로 예상됩니다. 예를 들어 심리학과 같이 인간의 행동을 예측하려는 모든 필드에는 일반적으로 R-제곱 값이 50% 미만입니다. 인간은 단순히 물리적 인 과정보다 예측하기 어렵다. 안녕하세요 미테야, R-제곱은 적합의 좋은 통계의 예입니다. 사용할 수 있는 다른 적합성 통계가 있습니다. 나는 그들 중 일부에 대해 썼다. 이 게시물의 마지막 섹션에서 는 조정 및 예측 R-제곱 및 회귀의 표준 오류라는 두 개의 게시물에 대한 링크를 찾아 클릭합니다.