Questions tagged «r-squared»

该问题是从Stack Overflow 迁移而来的，因为可以通过交叉验证来回答。 迁移 3年前。 在统计数据中，我们正在进行线性回归，即线性回归。总的来说，我们知道越高越好，但是有没有一种场景，其中高将是无用的模型？R2R2R^2R2R2R^2

23 regression  r-squared 

在论文中包括分位数回归模型后，审稿人希望我在论文中包含调整后的。我已经为我研究的三个感兴趣的分位数计算了伪（来自Koenker和Machado的1999 JASA论文）。[R2[R2R^2[R2[R2R^2 但是，我从未听说过针对分位数回归调整过的，也不知道如何计算。我要求您提供以下任一服务：[R2[R2R^2 优选地：关于如何有意义地计算用于分位数回归的经调整的的公式或方法。[R2[R2R^2 或者：说服论点向审稿人提供为什么分位数回归中不存在调整后的。[R2[R2R^2

22 goodness-of-fit  r-squared  quantile-regression 

我正在使用分位数回归来找到我数据的90％的预测变量。我正在R中使用该quantreg软件包进行此操作。我如何确定分位数回归的，这将指示预测变量解释了多少可变性？r2r2r^2 我真正想知道的是：“我能用什么方法来解释多少可变性？”。P值的显着性水平在命令输出中可用：summary(rq(formula,tau,data))。我怎样才能得到健康？

21 r-squared  quantile-regression 

我想知道线性模型中部分与系数之间的确切关系是什么，我是否应该仅使用一个或两个来说明因素的重要性和影响。R2R2R^2 据我所知，summary我得到了系数的估计值，并且得到anova了每个因子的平方和-一个因子的平方和除以平方和加残差的和的比例为（以下代码位于中）。R2R2R^2R library(car) mod<-lm(education~income+young+urban,data=Anscombe) summary(mod) Call: lm(formula = education ~ income + young + urban, data = Anscombe) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -60.240 -15.738 -1.156 15.883 51.380 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.868e+02 6.492e+01 -4.418 5.82e-05 *** income 8.065e-02 9.299e-03 8.674 2.56e-11 *** young 8.173e-01 …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared 

相关系数通常用大写书写，但有时不写。我想知道和之间是否真的有区别？能否意味着什么比一个相关系数别的吗？RRRr2r2r^2R2R2R^2rrr

21 correlation  terminology  r-squared 

我对2个变量的自然对数进行了简单的线性回归，以确定它们是否相关。我的输出是这样的： R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 我很困惑。查看R2R2R^2值，我会说两个变量不相关，因为它非常接近。但是，回归线的斜率几乎为（尽管看起来在图中几乎是水平的），并且p值表明回归非常显着。000111 这是否意味着这两个变量是高度相关？如果是这样，值表示什么？R2R2R^2 我应该补充一点，Durbin-Watson统计数据已在我的软件中进行了测试，并且没有拒绝原假设（等于）。我认为这测试了变量之间的独立性。在这种情况下，我希望变量是相关的，因为它们是单个鸟的测量。我将这种回归作为确定个人身体状况的已发布方法的一部分，因此我认为以这种方式使用回归是有意义的。但是，考虑到这些输出，我想也许对这些鸟来说，这种方法不合适。这似乎是一个合理的结论吗？1.3571.3571.357222222

20 regression  r-squared 

我R使用rlm()MASS软件包中的MM权重估计了一个鲁棒的线性模型。“ ”没有为模型提供值，但是如果它是有意义的数量，我希望有一个。我也很想知道是否有一个值以稳健回归中的观测值加权的方式加权总和剩余方差是否有意义。我的一般想法是，如果出于回归的目的，我们实际上是在权重上给予某些估计值较少的影响，因为它们在某种程度上是离群值，那么也许出于计算的目的，我们也应该给出那些相同的估计影响较小？[R2[R2R^2[R2[R2R^2[R2[R2r^2 我为和加权编写了两个简单的函数，它们在下面。我还包括了为模型HI9运行这些功能的结果。编辑：我找到了UNSW的Adelle Coster的网页，该网页提供了一个公式，其中包括权重向量，这与我计算时一样，并要求她提供更正式的参考：http：//web.maths。 unsw.edu.au/~adelle/Garvan/Assays/GoodnessOfFit.html（仍在向Cross Valided寻求有关如何解释此加权。[R2[R2R^2[R2[R2R^2R2SSeSSt[R2[R2r^2 #I used this function to calculate a basic r-squared from the robust linear model r2 <- function(x){ + SSe <- sum((x$resid)^2); + observed <- x$resid+x$fitted; + SSt <- sum((observed-mean(observed))^2); + value <- 1-SSe/SSt; + return(value); + } r2(HI9) [1] 0.2061147 #I used this function …

19 r  goodness-of-fit  r-squared  robust  rlm 

中的Coxph模型摘要中给出的值是多少？例如，[R2[R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) 我愚蠢地将其包括为值的手稿，审稿人跳了起来，说他不知道 正在为Cox模型开发的经典线性回归中的统计量的类似物，如果有请提供参考。任何帮助将是巨大的！[R2[R2R^2[R2[R2R^2

18 r  survival  r-squared  cox-model 

我似乎对尝试理解平方值是否也具有p值感到困惑。prrrppp 据我了解，与一组数据点线性相关，的取值范围是-1到1，无论该值是多少，它的p值都可以显示r是否与0显着不同（即，如果两个变量之间存在线性关系）。− 1rrr−1−1-1111ppprrr000 继续进行线性回归，可以将函数拟合到数据，由等式Y=a+bXY=a+bXY = a + bX。aaa和bbb （截距和斜率）也具有ppp以显示它们是否明显不同于000。 假设我至今都明白了一切正确的，是ppp的-值rrr和ppp为-值bbb一样的东西吗？那么说不是p值不是rrr平方而是ppp值是rrr或bbb是否正确呢？

18 statistical-significance  p-value  r-squared 

我正在尝试使用汽车分类广告站点上提供的价格和功能来确定预测汽车价格的最佳模型。 为此，我使用了scikit-learn库中的几个模型以及pybrain和Neurolab中的神经网络模型。到目前为止，我使用的方法是通过某些模型（机器学习算法）运行固定数量的数据，并在那里比较使用scikit-learn度量模块计算的值。R2R2R^2 是的好方法，来比较不同车型的性能？R2R2R^2 尽管我对诸如弹性网和随机森林之类的模型获得了令人满意的结果，但对于神经网络模型却获得了非常差的值，那么是评估神经网络的合适方法（或非线性方法）？R2R2R^2R2R2R^2

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

我对六个变量AAA，BBB，CCC，DDD，EEE和进行了主成分分析FFF。如果我理解正确，未旋转的PC1会告诉我这些变量的线性组合描述/解释了数据中的最大方差，而PC2告诉我这些变量的线性组合描述了数据中的第二大方差，依此类推。 我只是很好奇-有什么办法可以做到这一点吗？假设我选择了这些变量的线性组合-例如A+2B+5CA+2B+5CA+2B+5C，我能算出所描述数据的方差是多少？

17 variance  pca  r-squared  covariance-matrix 

tl; dr-对于OLS回归，较高的R平方是否还意味着较高的P值？专门针对单个解释变量（Y = a + bX + e），但也有兴趣了解n个多个解释变量（Y = a + b1X + ... bnX + e）。 上下文-我正在对一系列变量执行OLS回归，并试图通过生成一个表格来开发最佳的解释函数形式，该表格包含线性，对数等之间的R平方值，每个解释（独立）变量的变换以及响应（因变量）。看起来有点像： 变量名-线性形式---ln（变量）--exp（变量）-...等 变量1 ------- R平方---- R平方---- R平方 -...等等... 我想知道R平方是否合适，或者P值是否更好。大概存在某种关系，因为更重要的关系意味着更高的解释力，但不确定是否严格地做到这一点。

17 regression  modeling  p-value  r-squared 

假设我有一些数据，然后将数据与模型拟合（非线性回归）。然后，我计算R平方（）。R2[R2R^2 如果R平方为负，那是什么意思？这是否意味着我的模型不好？我知道的范围可以是[-1,1]。当为0时，这还意味着什么？R2[R2R^2R2[R2R^2

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

我刚刚读过一篇论文，其中的作者对两个预测变量进行了多元回归。总体r平方值为0.65。他们提供了一个表格，用于在两个预测变量之间划分r平方。该表如下所示： rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9 0.008 predictor 1 0.38 1.01 1, 10 0.002 predictor 2 0.27 0.65 1, 10 0.030 在该模型中，R使用mtcars数据集运行时，总体r平方值为0.76。 summary(lm(mpg ~ drat + wt, mtcars)) Call: lm(formula = mpg ~ drat + wt, data = mtcars) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

16 r  multiple-regression  r-squared  importance  variance-decomposition 

双重转换响应后，在XXX和YÿY变量之间实现了很强的线性关系。该模型是 Y∼Xÿ〜XY\sim X ，但我把它转化为 YX−−√∼X−−√ÿX〜X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X} 将R2[R2R^2从.19提高到.76。 显然，我对这种关系做了一些体面的手术。谁能讨论这样做的陷阱，例如过度转换的危险或可能违反统计原则的危险？

15 regression  data-transformation  r-squared