Orang ramai memerlukan pelbagai pengesan untuk mengesan jenis kaedah dalam pembelajaran. Matematik mengandungi banyak teorem yang berkaitan dengan fungsi kerja dunia. R Squared dan Adjusted R Squared ialah dua jenis ukuran pembolehubah yang mewakili nilai yang diberikan dalam model ramalan.
R Squared vs Adjusted R Squared
Perbezaan antara R Squared dan Adjusted R Squared ialah R Squared ialah jenis ukuran yang mewakili variasi pembolehubah bersandar dalam statistik, di mana Adjusted R Squared ialah versi baharu R Squared yang melaraskan peramal pembolehubah dalam model regresi.
R Squared ialah jenis ukuran demografi yang menunjukkan ketidaksamaan pembolehubah. Kaedah pengukuran ini membantu menunjukkan pertikaian berkadar pembolehubah bersandar yang telah diterangkan oleh pembolehubah tidak bersandar. Simbol yang mewakili R Squared ialah R2 di mana juga dipanggil pekali penentuan.
Dalam Contrast, Adjusted R Square ialah ukuran statistik dan versi baharu yang diubah suai untuk R Square. Peramal yang tidak muncul dalam model regresi telah diambil dengan kaedah R Squared Terlaras. Model ini menambah input pembolehubah yang hampir dengan pembolehubah input sebenar. Dengan mengambil input tambahan model memberikan output yang sempurna.
Jadual Perbandingan Antara R Kuasa Dua dan R Kuasa Dua Terlaras
| Parameter Perbandingan | R Kuasa Dua | R Squared diselaraskan |
| Maknanya | Pengukuran statistik digunakan untuk menerangkan pembolehubah bersandar dan bebas. | R Squared terlaras ialah ukuran yang meramalkan pembolehubah regresi. |
| Simbol | R Squared telah dilambangkan sebagai R^2. | Ia telah ditunjukkan sebagai R^2 Terlaras. |
| Diperkenalkan | R Squared telah diperkenalkan oleh Galton di mana beliau adalah pencipta korelasi. | Adjusted R Squared ialah model versi baharu untuk model R Squared. |
| Formula | Formula R Squared ialah R^2 = 1-(RSS/TSS). | Formula bergantung pada model penyelesaian dalam model R Squared Terlaras. |
| Beza | R Squared ialah ukuran demografi yang digunakan untuk mencari pekali dengan menggunakan pembolehubah bersandar dan bebas. | Model R Squared terlaras akan mengambil pembolehubah input tambahan yang meramalkan untuk menyelesaikan masalah. |
Apakah R Squared?
R Squared ialah penggunaan ukuran demografi untuk mewakili percanggahan antara pembolehubah bersandar dan bebas. Varians yang berkadar adalah pembolehubah bersandar yang telah diterangkan oleh pembolehubah bebas. R Squared telah dilambangkan sebagai R^2. Galton ialah pencipta korelasi di mana penentuan pekali mengaitkan korelasi. Formula untuk model R Squared ialah
R^2 = 1-(RSS/TSS)
Di mana istilah di atas menerangkan seperti berikut,
R^2 = penentuan pekali
RSS = Jumlah Kuasa Dua Sisa
TSS = Jumlah Jumlah Kuasa Dua
Model R Squared tidak boleh mengira secara matematik di mana nilai akan diambil terus daripada graf. Titik model R Squared tidak boleh laras dan, ini adalah nilai sebenar. Model ini membantu untuk menghubungkan korelasi untuk data yang dikumpul dan, ini menunjukkan sejauh mana data akan sesuai dengan pembolehubah. R Squared akan memberikan penyelesaian yang diperlukan dan cebisan bukti melalui graf. R Squared memberikan keputusan lebih 90 hingga 100 %, yang memberikan pengiraan keinginan dengan tepat. Model ini lebih tinggi daripada Adjusted R Squared dan, individu menggunakan pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar seperti x, y.
Apakah itu R Squared Terlaras?
R Squared terlaras ialah faksimili yang telah diterbitkan daripada R Squared. Kuasa Dua Terlaras R akan mengubah peramal dalam model. Seseorang individu boleh mengambil bilangan peramal untuk berubah dan mendapatkan nilai yang dikehendaki. Model R Squared Terlaras telah dikira secara matematik dengan menggunakan nilai R Squared. Nilai R Kuasa Dua perlu menggunakan model R Kuasa Dua Terlaras. Simbol yang digunakan untuk menyatakan Kuasa Dua Terlaras ialah R^2 Terlaras dan, ukuran ini mempunyai pelbagai formula yang digunakan dalam pengiraan yang berbeza. Model ini membantu mengurangkan istilah baharu apabila peramal bertambah baik kurang daripada yang dijangkakan dalam model. Model R Squared Terlaras membandingkan kuasa penjelasan model regresi untuk mengesan bilangan peramal yang berbeza.
Model R Squared terlaras akan mengambil pembolehubah input tambahan yang meramalkan untuk menyelesaikan masalah. Nilai ini akan dikira dan, ia memberikan nilai yang dikehendaki daripada model R Squared. Seseorang individu akan mengambil nilai yang berdekatan dengan mengambil daripada nilai R Squared. Pengukuran ini melaraskan titik agar sesuai dengan lengkung dalam kaedah grafik. Seseorang individu harus mengambil nilai yang diperlukan di mana nilai yang tidak berguna mengurangkan Kuasa Dua Boleh Laras R. R Kuasa Dua Terlaras adalah lebih rendah jika dibandingkan dengan ukuran R Kuasa Dua. R Squared Terlaras akan mengira Kuadrat R Terlaras Tinggi, yang lebih baik untuk mengambil lebih banyak mata tambahan. Pengukuran ini membantu untuk menyatakan korelasi kebolehpercayaan dengan menambah pembolehubah bebas.
Perbezaan Utama Antara R Squared dan R Adjusted Squared
Kesimpulan
R Squared ialah jenis ukuran ekonometrik yang menunjukkan pembolehubah heterogen. Model pengukur ini membantu untuk menunjukkan pertikaian berkadar pembolehubah bersandar yang telah diterangkan oleh pembolehubah tidak dikekang. Simbol yang mewakili R Squared ialah R2 di mana juga dipanggil pekali penentuan.
R Squared terlaras ialah model baharu yang diperoleh daripada R Squared. Kuasa Dua Terlaras R akan mengubah peramal dalam model. Seseorang individu boleh mengambil bilangan peramal untuk menyesuaikan dan mendapatkan nilai yang dikehendaki. Model R Squared Terlaras telah dikira secara matematik dengan menggunakan nilai R Squared.
