Różnica między R a R do kwadratu
W artykule R vs R Squared, R jest językiem programowania, który zapewnia medium do obliczeń statystycznych i graficznych ogromnego zestawu danych. Ten język programowania jest oprogramowaniem typu open source, które posiada narzędzia programowe, które są bardzo pomocne w dzisiejszych trendach technologicznych, takich jak nauka danych, uczenie maszynowe itp. Język programowania R jest jednym ze skutecznych języków do wyświetlania wykresów analizy zestawów danych z wieloma narzędziami i bibliotekami wbudowany. Ten język jest bardzo prosty do zrozumienia technik statystycznych, które należy wdrożyć. Ma również wiele bibliotek napisanych w R i przechowywanych w CRAN, ale do bardzo wysokich obliczeń używane są kody C, C ++ i Fortan.
Kwadrat R (R2) jest opracowany przez modele liniowe z wykorzystaniem pewnej percepcji lub części zmienności zmiennych odpowiedzi. Kwadrat R jest również podobny do języka programowania R do statystycznych pomiarów zestawów danych, które najlepiej pasują do linii regresji. Kwadrat R jest znany również jako współczynnik determinacji lub współczynnik wielokrotnych oznaczeń dla wielu regresji.
Bezpośrednie porównanie między R a R Squared (infografiki)
Poniżej 8 najważniejszych różnic między R vs R Squared:
Kluczowe różnice między R a R do kwadratu
Zobaczmy kilka głównych różnic między kwadratem R i R.
- Definicja: R jest językiem programowania, który obsługuje obliczanie zbiorów danych statystycznych i graficznie demonstruje te zbiory danych w celu łatwej analizy danych. R kwadrat obsługuje również zestawy danych statystycznych w celu opracowania lepszej analizy danych za pomocą tego oprogramowania do eksploracji danych. R do kwadratu to nic dwa razy R, tzn. Wielokrotność R do R, aby uzyskać R do kwadratu. Innymi słowy, stała determinacji jest kwadratem stałej korelacji.
- Stałe : R podaje wartość będącą wynikiem regresji w tabeli podsumowującej, a ta wartość w R nazywana jest współczynnikiem korelacji. W R do kwadratu daje wartość będącą wynikiem regresji wielokrotnej zwanym współczynnikiem determinacji.
- Zrozumienie koncepcji: Łatwo jest wyjaśnić kwadrat R za pomocą koncepcji regresji, ale trudno to zrobić za pomocą R.
- Zakres wartości zmiennych: w R dwie niepewne wartości wielkości mieszczą się w przedziale od -1 do 1. W R podniesione do kwadratu dwie niepewne wartości wielkości mieszczą się w zakresie od 0 do 1, ponieważ nigdy nie mogą być ujemne, ponieważ ich wartość zostaje podniesiona do kwadratu.
- Korelacja między liczbą zmiennych: W R korelację można łatwo opracować dla prostej regresji liniowej, ponieważ obejmuje ona tylko dwie niepewne zmienne, jedna to x, a druga to y. W kwadracie R opisuje zarówno prostą regresję liniową, jak i wielokrotne regresje, przy czym R trudno jest wyjaśnić dla wielu regresji.
- Ograniczenia : W kwadracie R nie można ustalić, czy oszacowania współczynników i prognozy są tendencyjne. Nie może wskazać, czy model regresji zapewnia dobre dopasowanie dla danych. Podobnie jak w R, obsługuje duży zestaw danych, takich jak obsługa dużych zbiorów danych.
- Wartości R i R do kwadratu : W kwadracie R współczynnik determinacji pokazuje procentową zmienność y, która jest wyjaśniona przez wszystkie zmienne x razem. Zatem wynosi od 0 do 1, gdzie 1 daje doskonałą wartość, a 0 słabą. W R współczynnik korelacji jest stopniem zależności między dwiema zmiennymi, które mówią tylko xiy, więc wynosi od -1 do 1, gdzie 1 oznacza, że dwie zmienne poruszają się zgodnie, a -1 wskazuje, że dwie zmienne są w doskonałych przeciwieństwach.
Tabela porównawcza R do R
Omówmy najlepsze porównanie między R a R Squared
Dostępnych jest wiele narzędzi do analizy danych. Ponieważ nauka danych jest jedną z rozwijających się technologii do prowadzenia i rozwoju firm. Jak widzimy, nawet Python i SAS są innymi narzędziami do matematyki stosowanej, takimi jak analiza danych statystycznych, jednak SAS nie jest darmowy i Python nie ma opcji komunikacji, dlatego R jest dobrym narzędziem między implementacją a analizą danych.
| Sr.No | R | R Kwadrat |
| 1. | Jest to wielkość predykcyjna stosowana w analizie korelacji. | Jest to cecha szczególna stosowana w analizie wielowymiarowej. |
| 2) | Jest również znany jako współczynnik korelacji. | Jest również znany jako ciągłe określanie. |
| 3) | W tym przypadku istnieje korelacja liniowa w grubości dwóch niepewnych wielkości, które są szacowane na podstawie wydłużonej części żywotności tych dwóch wielkości. | W kwadracie R występuje wiele niepewnych wielkości, które są również szacowane na podstawie wydajności powiązania w obrębie grubości wielu niepewnych wielkości. |
| 4 | W R bezwzględna korelacja i brak korelacji są wykazywane odpowiednio przez wartości 1, 00 i 0, 0. | R do kwadratu dodatkowo mieści się w zakresie od 0 do 1, co oznacza 0 zły wskaźnik i 1 jako doskonały wskaźnik. |
| 5 | R jest rodzajem wskaźnika odporności relacji zawartej w dwóch niepewnych parametrach. | R do kwadratu jest dodatkowo jednym ze wszystkich wskazań solidności równania liniowego, które przewiduje wartość jednej zmiennej jako działanie jednej lub więcej niepewnych wielkości. |
| 6. | Język programowania R obejmuje algorytmy uczenia maszynowego, regresję liniową, szeregi czasowe, wnioskowania statystyczne itp. | R do kwadratu łącznie obejmuje algorytmy uczenia maszynowego, regresję wielokrotną itp. |
| 7 | R ma wiele sposobów reprezentowania i wyświetlania danych, zarówno poprzez dokument przeceny, jak i błyszczącą aplikację korzystającą z R. Studio. | R do kwadratu mogą być również schematycznymi wykresami wiktymizacji i wykresami obsługiwanymi przy obliczaniu r do kwadratu. |
| 8 | R może komunikować się z innymi językami, takimi jak Java, C ++. R może również łączyć się z różnymi bazami danych, takimi jak Spark lub Hadoop. | R kwadrat może komunikować się łącznie z takimi językami jak Java, C, C ++, podobnie jak obsługuje język programowania R. |
Wniosek
Jak widzieliśmy w tym artykule R do kwadratu jest kwadratem R, tj. Kwadratem korelacji między dwiema niepewnymi wielkościami (x i y). Pośrednio stwierdza zatem, że R jest współczynnikiem korelacji zależności liniowej między tylko dwiema niepewnymi wielkościami lub zmiennymi. Ale w przypadku kwadratu R może mierzyć siłę zależności między wieloma zmiennymi, co nie jest możliwe w R. Tak więc możemy stwierdzić, że R kwadrat jest lepszy niż R, ponieważ jest wielokrotnością R razy R. Dlatego też
R do kwadratu = 1 - (pierwsza suma błędów / druga suma błędów)
Polecane artykuły
To był przewodnik po R vs R Squared. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice R vs R Squared z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Prosta regresja liniowa
- Odchylenie vs odchylenie standardowe
- Wzór na współczynnik korelacji
- Regresja vs ANOVA