आर-स्क्वेर्ड और एड-समायोजित आर-स्क्वेयर में अंतर क्या है? | इन्वेस्टोपैडिया

Calculus III: Three Dimensional Coordinate Systems (Level 2 of 10) | Equations (फ़रवरी 2026)

Calculus III: Three Dimensional Coordinate Systems (Level 2 of 10) | Equations (फ़रवरी 2026)
AD:
आर-स्क्वेर्ड और एड-समायोजित आर-स्क्वेयर में अंतर क्या है? | इन्वेस्टोपैडिया
Anonim
a:

आर-स्क्वेर्ड और एडजस्टेड आर-स्क्वेअर में एक बड़ा अंतर यह है कि आर-स्क्वेरड यह मानता है कि मॉडल में प्रत्येक स्वतंत्र चर निर्भर चर में भिन्नता बताते हैं। यह समझाया भिन्नता का प्रतिशत देता है जैसे मॉडल में सभी स्वतंत्र चर निर्भर निर्भरता को प्रभावित करते हैं, जबकि समायोजित आर-स्क्वेर्ड केवल उन स्वतंत्र चर द्वारा स्पष्ट रूप से भिन्नता का प्रतिशत देता है जो वास्तव में निर्भर चर को प्रभावित करते हैं। आर-स्क्वेर्ड यह सत्यापित नहीं कर सकते कि गुणांक ballpark आंकड़ा और इसकी भविष्यवाणियां पूर्वाग्रहित हैं या नहीं। यह भी नहीं दर्शाता है कि कोई प्रतिगमन मॉडल संतोषजनक है या नहीं; यह एक अच्छा मॉडल के लिए एक आर-स्क्वेर्ड आकृति दिखा सकता है, या एक मॉडल के लिए एक उच्च आर-स्क्वेर वाला आंकड़ा जो फिट नहीं है।

AD:

एडजस्टेड आर-स्क्वेर्ड रेग्रेशन मॉडल की वर्णनात्मक शक्ति की तुलना करता है जिसमें विभिन्न संख्या में भविष्यवाणियां शामिल हैं एक मॉडल में जोड़े गए प्रत्येक भविष्यवक्ता आर-स्क्वेर्ड बढ़ते हैं और कभी भी घट नहीं लेते। इस प्रकार, अधिक शर्तों वाली एक मॉडल में इस तथ्य के लिए बेहतर फिट लग सकता है कि इसकी अधिक शर्तें हैं, जबकि समायोजित आर-स्क्वायर चर के अतिरिक्त के लिए क्षतिपूर्ति करता है और केवल अगर बढ़ जाता है तो नए टर्म में मॉडल को बढ़ा देता है संभाव्यता के द्वारा प्राप्त किया जाता है और घटता है जब कोई भविष्यवाणीकर्ता मौके से भविष्यवाणी की तुलना में कम मॉडल को बढ़ाता है। एक अतिरंजित स्थिति में, आर-स्क्वेर्ड का एक गलत उच्च मान, जो भविष्यवाणी करने की क्षमता कम हो जाती है, प्राप्त की जाती है। यह समायोजित आर-स्क्वेयर के साथ नहीं है

-2 ->

एडजस्टेड आर-स्क्वेयर एक मॉडेल में भविष्यवक्ताओं की संख्या के लिए आर-स्क्वेयर का एक संशोधित संस्करण है। समायोजित आर-स्क्वेयर नकारात्मक हो सकता है, लेकिन हमेशा नहीं होता है, जबकि आर-स्क्वेर्ड मान शून्य और 100 के बीच होता है और डेटा के नमूने में रैखिक संबंध दिखाता है, भले ही कोई बुनियादी संबंध न हो। समायोजित आर-स्क्वायर, मूल आबादी में रिश्ते की डिग्री का सबसे अच्छा अनुमान है। आर-स्क्वेर्ड के मॉडल के साथ संबंध दिखाने के लिए, मॉडल को उच्चतम सीमा के साथ चुनें, लेकिन मॉडल की तुलना करने का सर्वोत्तम और सबसे आसान तरीका छोटे समायोजित आर-स्क्वेर के साथ एक का चयन करना है। समायोजित आर-स्क्वेअर गैर-रेखीय मॉडल की तुलना करने के लिए एक विशिष्ट मॉडल नहीं है, लेकिन कई रेखीय प्रतिगमन।

AD: