Ero R: n ja R: n välillä
Artikkelissa R vs R Squared R on ohjelmointikieli, joka tarjoaa välineen tilastollisille ja graafisille laskelmille valtavasta tietojoukosta. Tämä ohjelmointikieli on avoimen lähdekoodin ohjelmisto, joka on erittäin hyödyllinen nykypäivän trendikkäissä tekniikoissa, kuten tietojenkäsittelyssä, koneoppimisessa jne. R-ohjelmointikieli on yksi tehokkaista kielistä, jolla voidaan näyttää datajoukkojen analyysikaavioita monilla työkaluilla ja kirjastoilla sisäänrakennettu. Tämä kieli on hyvin yksinkertainen ymmärtää toteutettavat tilastolliset tekniikat. Siinä on myös monia kirjastoja, jotka on kirjoitettu R: llä ja tallennetaan CRAN: iin, mutta erittäin korkeisiin laskentatehtäviin käytetään C, C ++ ja Fortan-koodeja.
R-neliö (R 2 ) kehitetään lineaarisilla malleilla käyttämällä jotakin havaintoa tai osaa vastemuuttujien variaatiosta. R-neliö on myös kuin R-ohjelmointikieli sellaisten tietojoukkojen tilastollisille mittauksille, jotka sopivat parhaiten regressiolinjalle. R-neliö tunnetaan myös määrityskertoimen tai moninkertaisten määrityskertoimien suhteen useille regressioille.
Head to Head -vertailu R: n ja R: n neliön välillä (infografia)
Alla on 8 tärkeintä eroa R: n ja R: n välillä:
Keskeiset erot R: n ja R: n välillä
Katsotaanpa joitain tärkeimmistä avaineroista R: n ja R: n välillä.
- Määritelmä: R on ohjelmointikieli, joka tukee tilastollisten tietojoukkojen laskemista ja näiden datajoukkojen osoittamista graafisesti annetun datan helppoa analysointia varten. R neliö tukee myös tilastollisia tietojoukkoja parempien data-analyysien kehittämiseksi tällä tiedon louhintaohjelmalla. R: n neliö ei ole mitään kaksi kertaa R, ts. Useita R-kertoja R saada R: n neliö. Toisin sanoen määritysvakio on vakiokorrelaation neliö.
- Vakio : R antaa arvon, joka on regressioulostulo yhteenvetotaulukossa, ja tätä arvoa R: ssä kutsutaan korrelaatiokertoimeksi. R-ruudussa se antaa arvon, joka on moninkertainen regressioulos, jota kutsutaan määrityskertoimeksi.
- Käsityksen ymmärtäminen: R-neliö on helppo selittää regressiokäsitteellä, mutta R: n kanssa on vaikea tehdä niin.
- Muuttujien arvoalue: R: ssä kaksi epävarmaa suuruusarvoa vaihtelee välillä -1: 1. R: n neliössä kaksi epävarmaa määrän arvoa ovat välillä 0 - 1, koska se ei voi koskaan olla negatiivinen, koska sen arvo ruudkuu.
- Korrelaatio muuttujien lukumäärän välillä: R: ssä korrelaatio voidaan helposti kehittää yksinkertaiselle lineaariselle regressiolle, koska se sisältää vain kaksi epävarmaa muuttujaa, joista toinen on x ja toinen on y. R-ruudussa se kehittää sekä yksinkertaista lineaarista regressiota että useita regressioita, jolloin R: ta on vaikea selittää monille regressioille.
- Rajoitukset : R-ruudussa se ei voi määrittää, ovatko kertoimien arviot ja ennusteet puolueellisia. Se ei voi osoittaa, tarjoaako regressiomalli sopivan annetulle tiedolle. Kuten R: ssä, se tukee valtavaa datajoukkoa, kuten isotietojen käsittelyä.
- R- ja R-neliöarvot : R-ruudussa määrityskerroin näyttää prosentuaalisen variaation y: ssä, joka selitetään kaikilla x-muuttujilla yhdessä. Joten se vaihtelee välillä 0 - 1, jossa 1 antaa erinomaisen arvon ja 0 huono. Korrelaatiokertoimessa R on korrelaatioaste vain kahden muuttujan, jotka sanovat vain x ja y, välillä. Joten se vaihtelee -1: stä 1: een, missä 1 osoittaa, että kaksi muuttujaa liikkuvat yhdessä ja -1 osoittaa, että kaksi muuttujaa ovat täydellisessä vastakkaisessa.
R vs R: n vertailutaulukko
Keskustelemme R: n ja R: n neliön parhaasta vertailusta
Tietoanalyysin suorittamiseen on saatavana runsaasti työkaluja. Koska tietotiede on yksi kehittyvien teknologioiden joukosta yritysten johtamiseen ja kehittämiseen. Koska pystymme näkemään jopa Pythonin ja SAS: n, ovat muut sovellutetun matematiikan työkalut, kuten tilastollisen datan analyysi, mutta SAS ei ole ilmainen ja Pythonista puuttuu viestintävaihtoehdot, joten R on hyvä työkalu toteutuksen ja data-analyysin välillä.
| Sr.No | R | R neliö |
| 1. | Se on korrelaatioanalyysissä käytetty ennustava määrä. | Se on monimuuttuja-analyysissä käytetty erikoisuus. |
| 2. | Se tunnetaan myös korrelaatiokertoimena. | Sitä kutsutaan myös jatkuvaksi määritykseksi. |
| 3. | Tässä on lineaarinen korrelaatio kahden epävarman määrän paksuudessa, jotka arvioidaan näiden kahden määrän elinvoiman pidennetyn osan perusteella. | R-ruudussa on useita epävarmoja määriä, jotka myös arvioidaan assosiaation tehokkuudella useiden epävarmojen määrien paksuudessa. |
| 4. | R: ssä absoluuttinen korrelaatio eikä korrelaatioita esitetään kumpikin arvoilla 1, 00 ja 0, 0. | R-ruutu on lisäksi välillä 0 - 1, joka merkitsee 0 huonoa indikaattoria ja 1 erinomaisena indikaattorina. |
| 5. | R on eräänlainen indeksi suhteen lujuudesta, jota sulkevat kaksi epävarmaa parametria. | R-neliö on lisäksi yksi kaikessa lineaarisen yhtälön lujuuden osoituksessa, joka ennustaa yhden muuttujan arvon yhden tai useamman epävarman suureen toimintona. |
| 6. | R-ohjelmointikieli sisältää koneoppimisalgoritmit, lineaarisen regression, aikasarjat, tilastolliset päätelmät jne. | R: n neliö sisältää myös koneoppimisalgoritmeja, useita regressioita jne. |
| 7. | R: llä on useita tapoja edustaa ja näyttää tietoja joko merkintäasiakirjan tai kiiltävän sovelluksen avulla R-studiota käyttämällä. | R-neliö voi myös olla kaavamainen uhrin kuvaaja ja kuvaaja, jota tuetaan r-neliön laskemisessa. |
| 8. | R voi kommunikoida muiden kielten, kuten Java, C ++, kanssa. R voi myös olla yhteydessä erilaisiin tietokantoihin, kuten Spark tai Hadoop. | R-ruutu voi kommunikoida samanaikaisesti kielten, kuten Java, C, C ++, kanssa, jotka ovat samanlaisia kuin R-ohjelmointikielen tuet. |
johtopäätös
Kuten tässä artikkelissa näimme, R: n neliö on R: n neliö eli korrelaatio-neliö kahden epävarman määrän (x ja y) välillä. Joten epäsuorasti se toteaa, että R on vain kahden epävarman määrän tai muuttujan välisen lineaarisen suhteen korrelaatiokerroin. Mutta R-neliön tapauksessa se voi mitata suhteiden voimakkuutta useiden muuttujien välillä, mikä ei ole mahdollista R: ssä. Joten voimme päätellä, että R-neliö on parempi kuin R, koska se on moninkertainen R-kertoin R.
R neliö = 1 - (virheiden ensimmäinen summa / toinen virheiden summa)
Suositellut artikkelit
Tämä on opas R vs R Squarediin. Tässä keskustellaan myös R vs R Squared -erot infografioiden ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Yksinkertainen lineaarinen regressio
- Varianssi vs. keskihajonta
- Korrelaatiokertoimen kaava
- Regressio vs. ANOVA