Razlika med R in R na kvadrat
V članku R proti R na kvadrat, je programski jezik, ki zagotavlja medij za statistične in grafične izračune velikega nabora podatkov. Ta programski jezik je odprtokodni program, ki vsebuje programsko opremo, ki je v veliko pomoč pri današnjih trendih tehnologij, kot so podatkovne vede, strojno učenje itd. R programski jezik je eden od učinkovitih jezikov za prikazovanje grafov analiz nizov podatkov z mnogimi orodji in knjižnicami vgrajeno. Ta jezik je zelo preprost za razumevanje statističnih tehnik, ki jih je treba uporabiti. Ima tudi veliko knjižnic, ki so zapisane v R in so shranjene v CRAN, vendar se za zelo visoko računsko nalogo uporabljajo C, C ++ in Fortan kode.
R kvadrat (R 2 ) se oblikuje z linearnimi modeli z uporabo neke percepcije ali dela spremenljivk spremenljivk odziva. R kvadrat je tudi kot programski jezik R za statistične meritve nizov podatkov, ki se najbolje prilegajo v regresijsko črto. R kvadrat je znan tudi kot koeficient določanja ali koeficient večkratnih določitev za več regresij.
Primerjava med glavo in vozilom med R in R na kvadrat (Infographics)
Spodaj je zgornjih 8 razlik med R in R na kvadrat:
Ključne razlike med R in R na kvadrat
Poglejmo nekaj glavnih ključnih razlik med R in R na kvadrat.
- Opredelitev: R je programski jezik, ki podpira izračun nabora statističnih podatkov in grafično prikazuje te nabore podatkov za enostavno analizo danih podatkov. Rquared podpira tudi nabore statističnih podatkov za razvoj boljše analize podatkov s to programsko opremo za rudarjenje podatkov. R na kvadrat ni nič drugega kot R, torej več R-krat R, da dobimo R na kvadrat. Z drugimi besedami, stalnost določanja je kvadrat stalne korelacije.
- Konstante : R podaja vrednost, ki je regresijski izhod v zbirni tabeli, in ta vrednost v R se imenuje koeficient korelacije. V R kvadratu daje vrednost, ki je večkratni regresijski izhod, imenovan koeficient določitve.
- Razumevanje koncepta: R kvadrat je enostavno razložiti s konceptom regresije, težko pa je to storiti z R.
- Obseg vrednosti spremenljivk: V R se dve negotovi vrednosti količin gibljeta od -1 do 1. V R kvadraturi se dve vrednosti negotovih količin gibljeta od 0 do 1, ker nikoli ne moreta biti negativni, saj se njena vrednost na kvadrat.
- Povezava med številom spremenljivk: V R korelacijo je mogoče enostavno razviti za preprosto linearno regresijo, saj vključuje samo dve negotovi spremenljivki, ena je x, druga pa y. V R kvadratu je oblikovana tako enostavna linearna regresija kot tudi večkratna regresija, kjer je R težko razložiti za več regresij.
- Omejitve : V R kvadratu ni mogoče ugotoviti, ali sta ocena koeficientov in napoved pristranska. Ne more navesti, ali regresijski model ustreza ustreznim podatkom. Kot v R-ju tudi on podpira ogromen niz podatkov, kot je ukvarjanje z velikimi podatki.
- Vrednosti R in R v kvadraturi : V R kvadratu koeficient določitve kaže odstotek variacije v y, ki ga pojasnjujejo vse x spremenljivke skupaj. Torej se giblje od 0 do 1, kjer 1 daje odlično vrednost, 0 pa slabo. V R koeficient korelacije je stopnja povezave med dvema spremenljivkama, ki sta le x in y, torej se giblje od -1 do 1, pri čemer 1 pomeni, da se dve spremenljivki premikata v sozvočju in -1 pomeni, da sta dve spremenljivki v popolnem nasprotju.
R vs R Primerjalna tabela
Pogovorimo se o zgornji primerjavi med R in R kvadratom
Za analizo podatkov je na voljo veliko orodij. Ker je podatkovna znanost ena izmed razvijajočih se tehnologij za vodenje in razvoj podjetij. Kot lahko vidimo, sta tudi Python in SAS druga orodja za uporabno matematiko, kot je statistična analiza podatkov, vendar SAS ni brezplačen in Python nima možnosti komunikacije, zato je R dobro orodje med implementacijo in analizo podatkov.
| Sr.No | R | R na kvadrat |
| 1. | Gre za napovedno količino, uporabljeno v korelacijski analizi. | To je posebnost, ki se uporablja pri multivariatni analizi. |
| 2 | Znan je tudi kot korelacijski koeficient. | Znano je tudi kot stalno določanje. |
| 3. | V tem je linearna korelacija v debelini dveh negotovih količin, ki jo ocenimo s povečanim deležem vitalnosti teh dveh količin. | V R kvadratu je več negotovih količin, ki so ocenjene tudi z učinkovitostjo povezave znotraj debeline več negotovih količin. |
| 4. | V R sta absolutna korelacija in nobena korelacija prikazana z vrednostmi 1, 00 oziroma 0, 0. | R kvadrat se dodatno giblje od 0 do 1, kar označuje 0 slab indikator in 1 kot odličen indikator. |
| 5. | R je nekakšen indeks trdnosti razmerja, ki ga obdajata dva negotova parametra. | R kvadrat je dodatno eden v vseh znakih robustnosti linearne enačbe, ki napoveduje vrednost ene spremenljivke kot delovanje ene ali več negotovih veličin. |
| 6. | R programski jezik vključuje algoritme strojnega učenja, linearno regresijo, časovne vrste, statistične sklepe itd. | R kvadrata skupaj vključuje algoritme strojnega učenja, večkratno regresijo itd. |
| 7. | R ima več načinov za predstavljanje in prikazovanje podatkov bodisi prek označevalnega dokumenta bodisi s sijočo aplikacijo z uporabo R studio. | R kvadrat lahko predstavljajo tudi shematične grafike viktimizacije in grafi, podprti pri izračunu r kvadrata. |
| 8. | R lahko komunicira z drugimi jeziki, kot so Java, C ++. R se lahko poveže tudi z različnimi zbirkami podatkov, kot sta Spark ali Hadoop. | R na kvadrat lahko skupaj komunicira z jeziki, kot so Java, C, C ++, podobno podpori jezika za programiranje R. |
Zaključek
Kot smo videli v tem članku, je R kvadrat kvadrat R, to je kvadrat korelacije med dvema negotovima količinama (x in y). Torej posredno pravi, da je R koeficient korelacije linearnega razmerja med samo dvema negotovima količinama ali spremenljivkama. Toda v primeru R kvadrata lahko meri moč razmerij med več spremenljivkami, kar v R. ni mogoče. Torej lahko sklepamo, da je R kvadrat boljši od R, saj je večkratnik R-krat R. Zato je
R kvadrat = 1 - (prvi seštevek napak / drugi seštevek napak)
Priporočeni članki
To je vodnik za R proti R Squared. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah med RR in R kvadratom z infografiko in primerjalno tabelo. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -
- Preprosta linearna regresija
- Varianta v primerjavi s standardnim odstopanjem
- Formula koeficienta korelacije
- Regresija proti ANOVA