Разлика между R срещу R Squared
В статия R срещу R Squared, R е език за програмиране, който осигурява среда за статистически и графични изчисления на огромния набор от данни. Този език за програмиране е с отворен код, който разполага със софтуерни средства, които са много полезни в съвременните модерни технологии като наука за данни, машинно обучение и др. Езикът за програмиране е един от ефективните езици за показване на графики за анализ на набори от данни с много инструменти и библиотеки вградена. Този език е много прост за разбиране на статистически техники, които трябва да бъдат приложени. Той също така има много библиотеки, които са написани на R и се съхраняват в CRAN, но за много висока изчислителна задача се използват C, C ++ и Fortan кодове.
R квадрат (R 2 ) се разработва от линейни модели, използващи някакво възприятие или част от вариацията на променливите на отговора. R квадратът е също като езика за програмиране R за статистически измервания на набори от данни, които са най-добре поставени в регресионната линия. R квадратът е известен също като коефициент на определяне или коефициент на множество определяния за множество регресии.
Сравнение между главата на R срещу R Squared (Инфографика)
По-долу са първите 8 разлики между R срещу R Squared:
Ключови разлики между R срещу R в квадрат
Нека видим някои от основните ключови разлики между R и R в квадрат.
- Определение: R е език за програмиране, който поддържа изчисляването на статистически набори от данни и демонстрира графично тези набори от данни за лесен анализ на дадените данни. R квадрата също така поддържа статистически набори от данни за развитието на по-добър анализ на данните с този софтуер за извличане на данни. R квадрат е нищо два пъти по-голям от R, т.е. множество R пъти R, за да получите R квадрат. С други думи, Константата на определянето е квадратът на постоянната корелация.
- Константи : R дава стойността, която е регресивен изход в обобщената таблица и тази стойност в R се нарича коефициент на корелация. В R квадрат той дава стойността, която е многократна регресия, наречена коефициент на определяне.
- Разбиране на концепцията: Лесно е да се обясни R квадрат с концепцията за регресия, но е трудно да се направи това с R.
- Диапазон от стойности на променливи: В R двете несигурни стойности на величината варират от -1 до 1. В R в квадрат двете стойности на несигурно количество варират от 0 до 1, тъй като никога не могат да бъдат отрицателни, тъй като стойността му се квадратира.
- Корелация между броя на променливите: В R корелацията може лесно да се изработи за обикновена линейна регресия, тъй като включва само две несигурни променливи, едната е x, а другата е y. В R квадрат той разработва както обикновена линейна регресия, така и множество регресии, където R е трудно да се обясни за множество регресии.
- Ограничения : В R квадрат не може да определи дали оценките на коефициентите и прогнозата са предубедени. Не може да посочи дали регресионният модел осигурява добро съответствие за дадените данни. Както в R, той поддържа поддръжка на огромен набор от данни, като например работа с големи данни.
- Стойности на R и R в квадрат : В R в квадрат коефициентът на определяне показва процентното изменение в y, което се обяснява с всички x променливи заедно. Така той варира от 0 до 1, където 1 дава отлична стойност, а 0 - лошо. В R коефициентът на корелация е степента на връзка между две променливи само казват x и y, така че тя варира от -1 до 1, където 1 показва, че двете променливи се движат в унисон и -1 означава, че две променливи са в перфектни противоположности.
R срещу R Таблица за сравнение на квадрат
Нека обсъдим горното сравнение между R срещу R Squared
Налични са много инструменти за извършване на анализ на данни. Тъй като науката за данни е една от развиващите се технологии за управление и развитие на бизнеса. Както можем да видим, дори Python и SAS са други инструменти за приложна математика, като например статистически анализ на данни, но SAS не е свободен и Python не разполага с възможности за комуникация, следователно R е добър инструмент между внедряването и анализа на данните.
| Sr.No | R | R квадрат |
| 1. | Това е предсказуемо количество, използвано в корелационния анализ. | Това е особеност, използвана в многовариантния анализ. |
| 2. | Известен е и като коефициент на корелация. | Известен е и като постоянна детерминация. |
| 3. | В това има линейна корелация в дебелината на две несигурни величини, които се оценяват от разширената част на жизнеността на тези две величини. | В R квадрат има множество несигурни величини, които също се оценяват от ефективността на асоциацията в дебелината на множество несигурни количества. |
| 4. | В R абсолютната корелация и никакви корелации не се доказват със стойностите 1.00 и 0.0 съответно. | R квадратът допълнително варира от 0 до 1, което означава 0 лош индикатор и 1 като отличен индикатор. |
| 5. | R е един вид индекс на стабилността на връзката, затворен от два несигурни параметъра. | R квадрат е допълнително един от всички индикации за устойчивостта на линейното уравнение, който прогнозира стойността на една променлива като операция на една или повече несигурни величини. |
| 6. | R езикът за програмиране включва алгоритми за машинно обучение, линейна регресия, времеви серии, статистически изводи и т.н. | R квадратът съвместно включва алгоритми за машинно обучение, множествена регресия и т.н. |
| 7. | R има множество начини за представяне и показване на данните, чрез документ за маркиране или лъскаво приложение, използващо R studio. | R квадрат може също да бъде диаграми на виктимизация графики и графики, поддържани при изчисляване на r квадрат. |
| 8. | R може да комуникира с други езици като Java, C ++. R може да се свързва и с различни бази данни като Spark или Hadoop. | R квадрат може да комуникира съвместно с езици като Java, C, C ++, подобни на поддръжките на език за програмиране на R. |
заключение
Както видяхме в тази статия R квадрат е квадратът на R, т.е. квадратът на корелация между две несигурни величини (x и y). Така косвено се посочва, че R е коефициентът на корелация на линейна връзка между само две несигурни количества или променливи. Но в случая на квадрат R може да се измери силата на връзките между множество променливи, което не е възможно в R. Така че можем да заключим, че R квадрат е по-добър от R, тъй като е кратен на R пъти R. Следователно,
R squared = 1 - (Първа сума грешки / Втора сума грешки)
Препоръчителни статии
Това е ръководство за R срещу R Squared. Тук също обсъждаме ключовите разлики R срещу R Squared с инфографика и таблица за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече -
- Проста линейна регресия
- Вариант срещу стандартно отклонение
- Формула на коефициента на корелация
- Регресия срещу ANOVA