Az R és az R négyzet közötti különbség
Az R vs R Squared cikkben R egy programozási nyelv, amely hiteles közeget biztosít a hatalmas adathalmaz statisztikai és grafikus számításához. Ez a programozási nyelv nyílt forráskódú, és olyan szoftveres eszközökkel rendelkezik, amelyek nagyon hasznosak a mai trend technológiákban, például az adattudományban, a gépi tanulásban stb. Az R programozási nyelv az egyik hatékony nyelv az adatkészletek elemzési grafikonjainak megjelenítéséhez, sok eszköz és könyvtár segítségével. beépített. Ez a nyelv nagyon egyszerű megérteni a végrehajtandó statisztikai technikákat. Számos olyan könyvtárat tartalmaz, amelyek R-ben íródnak és CRAN-ban vannak tárolva, de a nagyon magas számítási feladatokhoz C, C ++ és Fortan kódokat használnak.
Az R négyzetet (R 2 ) lineáris modellekkel dolgozzuk ki, a válaszváltozó változásainak némi észlelése vagy egy része alapján. Az R négyzet olyan, mint az R programozási nyelv az adatkészletek statisztikai mérésére, amelyek a legjobban illeszkednek a regressziós sorba. Az R négyzet úgy is ismert, mint a meghatározási együttható, vagy a többszörös meghatározások együtthatója több regresszió esetén.
Összehasonlítás az R és az R négyzet között (Infographics)
Az alábbiakban bemutatjuk a 8 legfontosabb különbséget az R és az R négyzet között:
Fő különbségek az R és az R négyzet között
Nézzük meg az R és az R négyzetek közötti legfontosabb különbségeket.
- Meghatározás: R egy programozási nyelv, amely támogatja a statisztikai adatkészletek kiszámítását és ezen adatkészletek grafikus bemutatását az adott adatok egyszerű elemzése érdekében. Az R négyzet szintén támogatja a statisztikai adatkészleteket a jobb adatelemzés fejlesztéséhez ezzel az adatbányászati szoftverrel. Az R négyzet az R kétszeresének felel meg, azaz az R többszöröse az R négyzetének. Más szavakkal, a meghatározás állandója az állandó korreláció négyzete.
- Állandók : R azt az értéket adja meg, amely az összefoglaló táblázat regressziós kimenete, és ezt az R értéket nevezzük a korrelációs együtthatónak. R négyzetben megadja azt az értéket, amelyet a többszörös regressziós kimenetnek nevezünk, meghatározási együtthatónak nevezzük.
- A koncepció megértése: Az R négyzetet könnyű megmagyarázni a regressziós koncepcióval, de ezt R-rel nehéz megtenni.
- A változók értéktartománya: R-ben a két bizonytalan mennyiségi érték -1-től 1-ig terjed. R-ben négyzetben a két bizonytalan mennyiségi érték 0-tól 1-ig terjed, mert soha nem lehet negatív, mivel értéke négyzetbe kerül.
- Összefüggés a változók száma között: R-ben a korreláció könnyen kidolgozható az egyszerű lineáris regresszióhoz, mivel csak két bizonytalan változót foglal magában, az egyik x, a másik y. Az R négyzetben az egyszerű lineáris regressziót és a többszörös regressziót dolgozza ki, ahol az R nehéz többszörös regressziókra magyarázható.
- Korlátozások : R négyzetben nem tudja meghatározni, hogy az együttható becslések és a predikció torzak-e. Nem tudja megmondani, hogy a regressziós modell jól illeszkedik-e az adott adatokhoz. Mint az R esetében, támogatja egy hatalmas adatkészletet, például nagy adatok kezelését.
- R és R négyzetértékek : R négyzetben a meghatározási együttható százalékos variációt mutat y-ban, amelyet az összes x változó együtt magyaráz meg. Tehát 0-tól 1-ig terjed, ahol 1 kiváló értéket, 0 pedig gyenge értéket ad. R-ben a korrelációs együttható a két, csak az x és y változó közötti kapcsolat mértéke, tehát -1-től 1-ig terjed, ahol 1 azt jelzi, hogy a két változó egyben mozog, és -1 azt jelzi, hogy két változó tökéletes ellentétes.
R vs R négyzet összehasonlító táblázat
Beszéljük meg az R és az R négyzet felső összehasonlítását
Rengeteg eszköz áll rendelkezésre az adatok elemzéséhez. Mivel az adattudomány a fejlődő technológiák közé tartozik a vállalkozások működtetésére és fejlesztésére. Mivel láthatjuk, hogy a Python és a SAS más eszközök az alkalmazott matematika számára, mint például a statisztikai adatok elemzése, azonban a SAS nem ingyenes és a Pythonnak nincs kommunikációs lehetősége, tehát R jó eszköz a megvalósítás és az adatok elemzése között.
| Sr.No | R | R négyzet |
| 1. | Ez egy korrelációs elemzésben alkalmazott prediktív mennyiség. | Ez a többváltozós elemzésben alkalmazott sajátosság. |
| 2. | Korrelációs együtthatóként is ismert. | Állandó meghatározásként is ismert. |
| 3. | Ebben a két bizonytalan mennyiség vastagságában lineáris korreláció van, amelyet e két mennyiség életképességének meghosszabbított része becsül meg. | Az R négyzetben több bizonytalan mennyiség van, amelyet az asszociáció hatékonysága is becsül meg a többszörös bizonytalan mennyiségek vastagságán belül. |
| 4. | R-ben az abszolút korrelációt és a korrelációt mind 1, 00, mind pedig 0, 0 érték mutatja. | Az R négyzet ezenkívül 0-tól 1-ig terjed, ami 0-val jelzi a gyenge mutatót és 1-et kiváló mutatóként. |
| 5. | R egyfajta mutatója a kapcsolat robusztusnak, amelyet két bizonytalan paraméter zár be. | Az R négyzet ezenkívül egy a lineáris egyenlet robusztusságának minden mutatójában, amely egy változó értékét előre jelzi egy vagy több bizonytalan mennyiség működéseként. |
| 6. | Az R programozási nyelv magában foglalja gépi tanulási algoritmusokat, lineáris regressziót, idősorozatokat, statisztikai következtetéseket stb. | Az R négyzet együttesen magában foglalja gépi tanulási algoritmusokat, többszörös regressziót stb. |
| 7. | Az R többféle módon reprezentálhatja és megjelenítheti az adatokat, akár egy jelölődokumentumban, akár egy fényes alkalmazásban az R stúdió segítségével. | Az R négyzet lehet vázlatos viktimizációs diagramok és grafikonok is, amelyek az r négyzet kiszámításához támogathatók. |
| 8. | R kommunikálhat más nyelvekkel, például Java, C ++. Az R különféle adatbázisokkal is kapcsolatba léphet, mint például a Spark vagy a Hadoop. | Az R négyzet együttesen képes kommunikálni olyan nyelvekkel, mint a Java, C, C ++, hasonlóan az R programozási nyelvi támogatásokhoz. |
Következtetés
Amint azt a cikkben láttuk, az R négyzet az R négyzet, azaz a két bizonytalan mennyiség (x és y) közötti korrelációs négyzet. Tehát közvetetten azt állítja, hogy R a két bizonytalan mennyiség vagy változó közötti lineáris kapcsolat korrelációs együtthatója. De az R négyzet esetén meg tudja mérni a több változó közötti kapcsolatok erősségét, ami R-ben nem lehetséges. Tehát azt a következtetést vonhatjuk le, hogy az R négyzet jobb, mint az R, mivel többszöröse az R-szorzatoknak. Ezért
R négyzet = 1 - (a hibák első összege / a hibák második összege)
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az R vs R négyzethez. Itt is megvitatjuk az R vs R négyzet legfontosabb különbségeit az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- Egyszerű lineáris regresszió
- Variancia vs standard eltérés
- Korrelációs együttható képlete
- Regresszió vs ANOVA