r까기2 예제

또한 복잡성과 예측 가능성 사이에는 중요한 차이점이 있습니다. 여전히 예측 가능한 복잡한 주제 영역을 가질 수 있습니다. 그러나 올바른 모델을 지정하거나 필요한 모든 데이터를 가져오는 것이 더 어려울 수 있습니다. 다른 한편으로는, 아마 당신이 예측하기 어려운 간단한 주제 영역을 가질 수 있다고 주장 할 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, 공정 다이 롤링, 당신은 정확하게 시간의 1/6 결과를 예측 할 수 있습니다! 물론 복잡하고 예측할 수 없는 주제 영역에 있을 수 있습니다! 이 예제는 선형 회귀와 비선형 회귀 중 하나를 선택하는 것에 대한 내 게시물에서 비롯됩니다. 이 경우 선형 모델이 이러한 데이터가 따르는 특정 곡선에 맞출 수 없기 때문에 비선형 회귀를 사용하는 것이 답입니다. 앞선 두 가지 예에서는 측정값을 공식적으로 정의하는 방법을 제안했습니다. 즉, r2로 표시된 «결정 계수» 또는 «r-제곱 값»은 제곱의 총 합으로 나눈 사각형의 회귀 합계입니다. 또는, 이에서 설명한 바와 같이, SSTO = SSR + SSE, 수량 r2는 또한 제곱의 총 합에 대한 제곱의 오차 합계의 비율을 뺀 하나와 같습니다: R2의 계산 정의에 따라 음의 값을 산출할 수 있는 경우가 있습니다. 정의가 사용됩니다. 해당 결과와 비교되는 예측이 해당 데이터를 사용하는 모델 피팅 프로시저에서 파생되지 않은 경우 발생할 수 있습니다. 모델 피팅 프로시저가 사용된 경우에도 R2는 여전히 음수일 수 있습니다(예: 선형 회귀가 절편을 포함하지 않고 수행되거나[5] 또는 데이터에 맞게 비선형 함수를 사용하는 경우).

[6] 음수 값이 발생하는 경우 데이터의 평균은 이 특정 기준에 따라 피팅된 함수 값을 수행하는 것보다 결과에 더 잘 맞습니다. [7] 결정 계수의 가장 일반적인 정의는 Nash-Sutcliffe 모델 효율 계수라고도 하기 때문에-∞에서 1까지 다양할 수 있는 적합도 표시기를 나타내기 때문에 이 마지막 표기법은 많은 분야에서 선호됩니다. , 음수 값을 산출 할 수 있습니다)와 제곱 문자는 혼란스럽다. 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 포인트는 예상 회귀 선을 «포옹»합니다: R2의 유용성은 예측된 결과 내에 떨어지는 미래의 이벤트의 가능성을 찾는 기능입니다. 아이디어는 더 많은 샘플이 추가되면 계수가 줄에 새 점이 떨어질 확률을 표시한다는 것입니다. 두 변수 사이에 강한 연결이 있더라도 결정은 인과 관계를 증명하지 못합니다. 예를 들어 생일에 대한 연구에서는 1~2개월 의 기간 내에 많은 생일이 발생하는 것을 보여줄 수 있습니다.

이것은 시간의 경과 또는 계절의 변화가 임신을 일으키는 원인이 된다는 것을 의미하지 않습니다. 피부암 사망률 예(skincancer.txt)를 다시 살펴보겠습니다. 간단한 선형 회귀 분석을 수행하는 모든 통계 소프트웨어는 r-제곱 값을 보고합니다. 그것은 Mintab의 출력에 두 개의 장소에 나타납니다, 즉 장착 된 라인 플롯에: 투자, 높은 R-제곱, 사이 85% 과 100%, 주식 또는 펀드의 성과는 지수에 따라 상대적으로 이동을 나타냅니다.