Diferența dintre R și R pătrat
În articolul R vs R Squared, R este un limbaj de programare, care oferă un mediu pentru calculele statistice și grafice ale uriașului set de date. Acest limbaj de programare este open-source, care are facilități software care sunt foarte utile în tehnologiile trending actuale, precum știința datelor, învățarea mașinilor, etc. Limbajul de programare R este unul dintre limbajele eficiente pentru afișarea graficelor de analiză a seturilor de date cu multe instrumente și biblioteci. în-a construit. Acest limbaj este foarte simplu de înțeles tehnicile statistice care trebuie implementate. De asemenea, are multe biblioteci care sunt scrise în R și sunt stocate în CRAN, dar pentru sarcina de calcul foarte mare se folosesc codurile C, C ++ și Fortan.
R pătrat (R 2 ) este elaborat de modele liniare folosind o percepție sau o parte din variația variabilelor de răspuns. R pătrat este, de asemenea, ca limbajul de programare R pentru măsurători statistice ale seturilor de date care sunt cele mai bine montate în linia de regresie. R pătrat este cunoscut și ca termeni ai coeficientului de determinare sau coeficientul determinărilor multiple pentru regresii multiple.
Comparație față în față Între R vs R Squared (Infografie)
Mai jos se află primele 8 diferențe între R și R Squared:
Diferențele cheie între R și R pătrat
Să vedem câteva dintre diferențele cheie majore între R și R pătrat.
- Definiție: R este un limbaj de programare care acceptă calcularea seturilor de date statistice și care demonstrează grafic aceste seturi de date pentru analiza ușoară a datelor date. R squared acceptă, de asemenea, seturi de date statistice pentru dezvoltarea unei analize mai bune a datelor cu acest software de extragere a datelor. R pătrat nu este nimic de două ori R, adică R de mai multe ori R pentru a obține R pătrat. Cu alte cuvinte, Constanta de determinare este pătratul corelării constante.
- Constante : R dă valoarea care este ieșirea de regresie din tabelul sumar și această valoare în R se numește coeficientul de corelație. În R pătrat dă valoarea care este ieșirea de regresie multiplă numită coeficient de determinare.
- Înțelegerea conceptului: Este ușor să explici pătratul R cu conceptul de regresie, dar este dificil să faci acest lucru cu R.
- Gama valorilor variabilelor: În R, cele două valori cantitative incerte variază de la -1 la 1. În R pătrat, cele două valori cantitative incerte variază de la 0 la 1, deoarece nu poate fi niciodată negativ, deoarece valoarea sa este pătrată.
- Corelația dintre numărul de variabile: În R corelația poate fi ușor elaborată pentru regresia liniară simplă, deoarece implică doar două variabile incerte, una este x și cealaltă y. În R pătrat elaborează atât regresie liniară simplă cât și regresii multiple, în care R este dificil de explicat pentru regresii multiple.
- Limitări : În R pătrat nu se poate determina dacă estimările și predicția coeficienților sunt părtinitoare. Nu poate indica dacă modelul de regresie oferă o potrivire bună pentru datele date. Ca și în R, acesta acceptă un set uriaș de date, cum ar fi tratarea cu date mari.
- R și R valori pătrate : În R pătrat coeficientul de determinare arată variația procentuală în y care este explicată de toate variabilele x împreună. Așa că variază de la 0 la 1, unde 1 dă o valoare excelentă și 0 sărac. În coeficientul de corelație R este gradul de relație între două variabile spun doar x și y, Deci variază de la -1 la 1 unde 1 indică faptul că cele două variabile se mișcă la unison și -1 indică două variabile sunt în opoziții perfecte.
Tabelul comparativ R vs R pătrat
Haideti sa discutam comparatia de top dintre R vs R Squared
Există o mulțime de instrumente disponibile pentru a efectua analiza datelor. Întrucât știința datelor este una dintre tehnologiile în evoluție pentru a conduce și dezvolta afaceri. Deoarece putem vedea chiar și Python și SAS sunt alte instrumente pentru matematica aplicată, cum ar fi analiza statistică a datelor, însă SAS nu este liber, iar Python nu are opțiuni de comunicare, astfel R este un instrument bun între implementare și analiza datelor.
| Sr.No | R | R pătrat |
| 1. | Este o cantitate predictivă folosită în analiza corelației. | Este o particularitate folosită în analiza multivariate. |
| 2. | Este cunoscut și sub denumirea de coeficient de corelație. | Este, de asemenea, cunoscut sub numele de determinare constantă. |
| 3. | În aceasta, există o corelație liniară în grosul a două cantități incerte, care sunt estimate de partea extinsă a vitalității acestor două cantități. | În R pătrat există mai multe cantități incerte, care sunt, de asemenea, estimate prin eficiența asociației în grosul mai multor cantități incerte. |
| 4. | În R, corelația absolută și nici o corelație nu sunt demonstrate de valorile 1, 00 și respectiv 0, 0. | R pătrat variază în plus de la 0 la 1, ceea ce semnifică 0 un indicator slab și 1 ca un indicator excelent. |
| 5. | R este un fel de index al robustetei relației închise de doi parametri incerti. | R pătrat este în plus una din toate indicația robustetei ecuației liniare care prezice valoarea unei variabile ca o operație a uneia sau a mai multor cantități incerte. |
| 6. | Limbajul de programare R include algoritmi de învățare automată, regresie liniară, serii de timp, inferențe statistice etc. | R pătrat conjugat include algoritmi de învățare automată, regresie multiplă etc. |
| 7. | R are mai multe modalități de a reprezenta și de a afișa datele, fie printr-un document de marcaj sau printr-o aplicație strălucitoare folosind R studio. | R pătrat poate fi, de asemenea, diagrame de victimizare diagramă și grafice sprijinite la calculul r pătrat. |
| 8. | R poate comunica cu alte limbi precum Java, C ++. R se poate conecta, de asemenea, cu diferite baze de date precum Spark sau Hadoop. | R pătrat poate comunica în comun cu limbi precum Java, C, C ++ similare cu suporturile de limbaj de programare R. |
Concluzie
După cum am văzut în acest articol, R pătrat este pătratul lui R, adică pătratul corelației dintre două cantități incerte (x și y). Deci, indirect, se afirmă că R este coeficientul de corelație a relației liniare între doar două cantități sau variabile incerte. Dar în cazul lui R pătrat poate măsura puterea relațiilor dintre multiple variabile ceea ce nu este posibil în R. Deci putem concluziona că R pătrat este mai bun decât R, deoarece este multiplu de R ori R. Prin urmare,
R pătrat = 1 - (Prima sumă a erorilor / A doua sumă a erorilor)
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru R vs R Squared. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie R vs R Squared cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Regresie liniară simplă
- Varianță față de abaterea standard
- Formula coeficientului de corelare
- Regresie vs ANOVA