R проти R в квадраті - Дізнайтеся про основні 8 ключових відмінностей за допомогою таблиці порівняння

Різниця між R та R у квадраті

У статті R vs R Squared, R - мова програмування, яка забезпечує середовище для статистичних та графічних обчислень величезного набору даних. Ця мова програмування є відкритим кодом, який має засоби програмного забезпечення, які дуже допомагають у сучасних тенденціях, таких як наука даних, машинне навчання тощо. Мова програмування R є однією з ефективних мов для відображення графіків аналізу наборів даних з багатьма інструментами та бібліотеками вбудований. Ця мова дуже проста для розуміння статистичних прийомів, які потрібно реалізувати. Він також має багато бібліотек, які записані на R та зберігаються в CRAN, але для дуже високих завдань на обчислення використовуються коди C, C ++ та Fortan.

R-квадрат (R ² ) розробляється лінійними моделями з використанням певного сприйняття або частини варіації змінних відповідей. R-квадрат також є мовою програмування R для статистичних вимірювань наборів даних, які найкраще вписуються в лінію регресії. R-квадрат також відомий як з точки зору коефіцієнта визначення, або коефіцієнта множинних визначень для множинних регресій.

Порівняння «голова до голови» між R та R Squared (Інфографіка)

Нижче наведено 8 найкращих відмінностей між R та R Squared:

Ключові відмінності між R та R у квадраті

Давайте побачимо деякі основні ключові відмінності між R та R у квадраті.

Визначення: R - мова програмування, яка підтримує обчислення наборів статистичних даних та графічно демонструє ці набори даних для зручного аналізу даних. R квадрата також підтримує набори статистичних даних для розвитку кращого аналізу даних за допомогою цього програмного забезпечення для обміну даними. R квадрат - це ніщо вдвічі більше R, тобто кілька R разів R для отримання R у квадраті. Іншими словами, Константа детермінації - це квадрат постійної кореляції.
Константи : R дає значення, яке є регресійним виходом у підсумковій таблиці, і це значення в R називається коефіцієнтом кореляції. У квадраті R це значення, яке є множинним регресійним виходом, називається коефіцієнтом визначення.
Розуміння поняття: R квадрат легко пояснити поняттям регресії, але складно зробити це з R.
Діапазон значень змінних: В R два невизначених величини величини знаходяться в межах від -1 до 1. У R в квадраті два невизначених величини величини знаходяться в діапазоні від 0 до 1, оскільки вони ніколи не можуть бути негативними, оскільки його значення стає квадратним.
Кореляція між кількістю змінних: В R кореляцію можна легко розробити для простої лінійної регресії, оскільки вона включає лише дві невизначені змінні: одна - х, а друга - у. У R квадраті він розробив як просту лінійну регресію, так і множинні регресії, де R важко пояснити для декількох регресій.
Обмеження : У R квадраті він не може визначити, чи є упереджені оцінки коефіцієнтів та прогнозування. Він не може вказувати, чи регресійна модель забезпечує гарне пристосування для даних. Як і в R, він підтримує величезний набір даних, наприклад, обмін великими даними.
Значення R і R у квадраті : у R у квадраті коефіцієнт визначення показує відсоткові зміни в y, які пояснюються усіма x змінними разом. Таким чином, вона становить від 0 до 1, де 1 дає чудове значення, а 0 - поганий. У R коефіцієнт кореляції - це ступінь взаємозв'язку між двома змінними, які говорять лише x і y, тому він коливається від -1 до 1, де 1 вказує, що дві змінні рухаються в унісон, а -1 означає, що дві змінні знаходяться в ідеальній протилежності.

R порівняно з таблицею порівняння у квадраті

Давайте обговоримо верхнє порівняння між R та R Squared

Існує маса інструментів для аналізу даних. Оскільки наука даних є однією з розвиваються технологій для ведення та розвитку бізнесу. Як ми можемо бачити, що навіть Python та SAS - це інші інструменти для прикладної математики, такі як аналіз статистичних даних, однак SAS не є вільним і Python не має можливості комунікації, тому R є хорошим інструментом між реалізацією та аналізом даних.

Ср.Но	R	R Квадрат
1.	Це прогнозна кількість, що використовується в кореляційному аналізі.	Це особливість, що використовується в багатовимірному аналізі.
2.	Він також відомий як коефіцієнт кореляції.	Він також відомий як постійне визначення.
3.	У цьому існує лінійна кореляція в товщі двох невизначених величин, які оцінюються за розширеною часткою життєздатності цих двох величин.	У квадраті R є декілька невизначених величин, які також оцінюються ефективністю асоціації в товщі декількох невизначених величин.
4.	У R абсолютна кореляція та жодні кореляції не демонструються значеннями 1, 00 та 0, 0 відповідно.	R квадрат також додатково коливається від 0 до 1, що позначає 0 поганий показник і 1 як відмінний показник.
5.	R - це свого роду показник стійкості взаємозв'язку, укладений двома невизначеними параметрами.	R-квадрат додатково один у всіх вказівках на стійкість лінійного рівняння, що прогнозує значення однієї змінної як оперування однієї або декількох невизначених величин.
6.	Мова програмування R включає алгоритми машинного навчання, лінійну регресію, часові ряди, статистичні умовиводи тощо.	R-квадрат сумісно включає алгоритми машинного навчання, множинні регресії тощо.
7.	R має кілька способів подання та відображення даних, або через документ розмітки, або блискучий додаток, використовуючи R studio.	R квадратом також можуть бути схематичні графіки віктимізації та графіки, що підтримуються при обчисленні r квадрата.
8.	R може спілкуватися з іншими мовами, такими як Java, C ++. R також може з'єднуватися з різними базами даних, такими як Spark або Hadoop.	R-квадрат може спільно спілкуватися з такими мовами, як Java, C, C ++, схожими на підтримку мови програмування R.

Висновок

Як ми бачили в цій статті R квадрат - це квадрат R, тобто квадрат кореляції між двома невизначеними величинами (x і y). Так опосередковано зазначено, що R - коефіцієнт кореляції лінійного відношення між лише двома невизначеними величинами або змінними. Але у випадку R-квадрата він може виміряти міцність зв’язків між декількома змінними, що неможливо в R. Отже, можна зробити висновок, що R-квадрат кращий за R, оскільки він кратний R-R, тому R,

R квадрат = 1 - (перша сума помилок / друга сума помилок)