Erinevus R ja R ruudu vahel
Artiklis R vs R Squared on R programmeerimiskeel, mis pakub keskmise hiiglasliku andmekogumi statistiliste ja graafiliste arvutuste jaoks. See programmeerimiskeel on avatud lähtekoodiga tarkvara, millel on tarkvaravõimalused, mis on väga abiks tänapäeva trenditehnoloogiates, nagu andmetöötlus, masinõpe jne. R programmeerimiskeel on üks tõhusaid keeli, kus kuvatakse paljude tööriistade ja teekidega andmekogumite analüüsi graafikuid. sisseehitatud. See keel on rakendatavate statistiliste võtete mõistmiseks väga lihtne. Sellel on ka palju raamatukogusid, mis kirjutatakse R-vormingus ja mida hoitakse CRAN-is, kuid väga kõrge arvutusülesande jaoks kasutatakse C, C ++ ja Fortani koode.
R ruut (R 2 ) on välja töötatud lineaarsete mudelitega, kasutades reageerimise muutujate teatavat tajumist või osa neist. R-ruut on sarnane ka R-programmeerimiskeelega regressioonijoonel kõige paremini sobivate andmekogumite statistilisteks mõõtmisteks. R-ruut on tuntud ka kui määramiskoefitsient või mitme regressiooni korduva määramise koefitsient.
R-R-i ruudu võrdlus peaga (infograafika)
Allpool on toodud 8 peamist erinevust R ja R ruudu vahel:
Peamised erinevused R ja R ruudu vahel
Vaatame peamisi peamisi erinevusi R ja R ruudu vahel.
- Definitsioon: R on programmeerimiskeel, mis toetab statistiliste andmekogumite arvutamist ja nende andmekogumite graafilist demonstreerimist antud andmete hõlpsaks analüüsimiseks. R ruut toetab ka statistilisi andmekogusid parema andmeanalüüsi arendamiseks selle andmete kaevandamise tarkvara abil. R ruut ei ole midagi kaks korda R, st mitu R korda R, et saada R ruut. Teisisõnu, määramiskonstant on pideva korrelatsiooni ruut.
- Konstandid : R annab väärtuse, mis on kokkuvõtliku tabeli regressiooniväljund ja seda väärtust R-s nimetatakse korrelatsioonikordajaks. R-ruumis annab see väärtuse, mis on mitmekordne regressiooniväljund, mida nimetatakse määramiskoefitsiendiks.
- Mõiste mõistmine: R-ruudu on lihtne seletada regressioonimõistega, kuid R-ga on seda keeruline teha.
- Muutujate väärtuste vahemik : R-s ulatuvad kaks mõõtemääramatut väärtust vahemikus -1 kuni 1. R-ruudus on kaks mõõtemääramatut väärtust vahemikus 0 kuni 1, kuna see ei saa kunagi olla negatiivne, kuna selle väärtus ruutub.
- Muutujate arvu korrelatsioon : R-s saab korrelatsiooni hõlpsasti välja töötada lihtsa lineaarse regressiooni jaoks, kuna see hõlmab ainult kahte määramatut muutujat, üks on x ja teine y. R-ruumis täpsustab see nii lihtsat lineaarset regressiooni kui ka mitut regressiooni, kusjuures R on mitme regressiooni jaoks keeruline selgitada.
- Piirangud : R-ruudus ei saa see kindlaks teha, kas koefitsientide hinnangud ja prognoos on kallutatud. See ei saa näidata, kas regressioonimudel sobib antud andmetega hästi. Nagu R-is, toetab see tohutut andmekogumit, näiteks suurandmete käsitlemine.
- R ja R ruudu väärtused : R ruudus näitab määramiskoefitsient protsentuaalset varieerumist y-s, mida seletatakse kõigi x muutujaga koos. Seega on see vahemikus 0 kuni 1, kus 1 annab suurepärase väärtuse ja 0 kehva. R-is on korrelatsioonikordaja kahe, ainult x ja y muutuja vahelise seose aste, seega vahemikus -1 kuni 1, kus 1 näitab, et kaks muutujat liiguvad ühiselt ja -1 näitab, et kaks muutujat on täiuslikes vastandites.
R vs R ruutude võrdlustabel
Arutleme ülemise võrdluse vahel R vs R Squared
Andmeanalüüsi tegemiseks on saadaval palju tööriistu. Kuna andmeteadus on üks arenevate tehnoloogiate hulgas, mida kasutatakse ettevõtete juhtimiseks ja arendamiseks. Kuna näeme isegi Pythoni ja SAS-i, on ka teised kasutatavad matemaatikavahendid, näiteks statistiliste andmete analüüs, kuid SAS pole tasuta ja Pythonil puuduvad suhtlusvõimalused, seega on R hea vahend rakenduse ja andmete analüüsi vahel.
| Sr.Ei | R | R ruut |
| 1 | See on korrelatsioonianalüüsis kasutatav ennustav kogus. | See on iseärasus, mida kasutatakse mitme muutujaga analüüsis. |
| 2 | Seda tuntakse ka korrelatsioonikordajana. | Seda tuntakse ka kui pidevat määramist. |
| 3 | Selles on kahe ebakindla suuruse paksuses lineaarne korrelatsioon, mida hinnatakse nende kahe suuruse elujõu pikendatud osa järgi. | R-ruudus on mitu ebakindlat kogust, mida hinnatakse ka assotsieerimise efektiivsuse järgi mitmekordsete määramatute suuruste korral. |
| 4 | R-s näitavad absoluutset korrelatsiooni ja korrelatsiooni väärtused vastavalt 1, 00 ja 0, 0. | Lisaks on R ruut vahemikus 0 kuni 1, mis tähistab 0 kehva indikaatorit ja 1 suurepärase indikaatorina. |
| 5 | R on suhte kindluse indeks, mis on suletud kahe ebakindla parameetriga. | R ruut on lisaks üks kõigist lineaarvõrrandi tugevuse näidustustest, mis ennustavad ühe muutuja väärtust ühe või mitme ebakindla suuruse toimimisel. |
| 6 | R programmeerimiskeel sisaldab masinõppe algoritme, lineaarset regressiooni, aegrida, statistilisi järeldusi jne. | R ruudus hõlmab ka masinõppe algoritme, mitme regressiooni jms. |
| 7 | R-l on andmete esitamiseks ja kuvamiseks mitu viisi, kas siis märgistusdokumendi või R-stuudio abil läikiva rakenduse kaudu. | R-ruut võib olla ka skemaatiline ohvrite graafik ja graafikud, mida toetatakse r-ruudu arvutamisel. |
| 8 | R suudab suhelda teiste keeltega, näiteks Java, C ++. R saab ühendada ka erinevate andmebaasidega nagu Spark või Hadoop. | R-ruut võib samaaegselt suhelda selliste keeltega nagu Java, C, C ++, sarnaselt R-i programmeerimiskeele toega. |
Järeldus
Nagu nägime selles artiklis, on R ruut R ruut, st korrelatsiooni ruut kahe ebakindla suuruse (x ja y) vahel. Nii kaudselt väidab ta, et R on ainult kahe määramatu suuruse või muutuja vahelise lineaarse suhte korrelatsioonikordaja. Kuid R-ruudu korral saab see mõõta suhete tugevust mitme muutuja vahel, mis pole R-s võimalik. Niisiis võime järeldada, et R-ruut on parem kui R, kuna see on R-kordselt R-kordne. Seetõttu
R ruut = 1 - (esimene vigade summa / teine vigade summa)
Soovitatavad artiklid
See on olnud teemaks R vs R Squared. Siin käsitleme ka R vs R ruudu peamisi erinevusi infograafikaga ja võrdlustabelit. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -
- Lihtne lineaarne regressioon
- Variatsioon vs standardhälve
- Korrelatsioonikordaja valem
- Regressioon vs ANOVA