Forskellen mellem R vs R Squared
I artikel R vs R Squared er R et programmeringssprog, der giver et medium til statistiske og grafiske beregninger af det enorme datasæt. Dette programmeringssprog er open source, der har softwarefaciliteter, der er meget nyttige i nutidens trendteknologier som datavidenskab, maskinindlæring osv. R-programmeringssprog er et af de effektive sprog til visning af grafer for analyse af datasæt med mange værktøjer og biblioteker indbygget. Dette sprog er meget simpelt at forstå statistiske teknikker, der skal implementeres. Det har også mange biblioteker, der er skrevet i R og gemmes i CRAN, men til meget høj beregningsopgave bruges C, C ++ og Fortan-koder.
R-kvadrat (R2) uddybes af lineære modeller ved hjælp af en vis opfattelse eller en del af variationen i responsvariabler. R-kvadrat er ligesom R-programmeringssproget til statistiske målinger af datasæt, der bedst passer til regressionslinjen. R-kvadrat er også kendt som med hensyn til bestemmelseskoefficienten eller koefficienten for multiple bestemmelser for flere regressioner.
Head to Head sammenligning mellem R vs R Squared (Infographics)
Nedenfor er de 8 øverste forskelle mellem R vs R Squared:
Vigtige forskelle mellem R vs R Squared
Lad os se nogle af de største nøgleforskelle mellem R og R kvadratisk.
- Definition: R er et programmeringssprog, der understøtter beregningen af statistiske datasæt og demonstrerer disse datasæt grafisk for nem analyse af de givne data. R squared understøtter også statistiske datasæt til udvikling af bedre dataanalyse med denne data mining software. R-kvadrat er intet to gange R, dvs. flere R gange R for at få R-kvadrat. Med andre ord, konstant for bestemmelse er kvadratet med konstant korrelation.
- Konstanter : R giver den værdi, der er regressionsoutput i opsummeringstabellen, og denne værdi i R kaldes korrelationskoefficienten. I R-kvadrat giver det den værdi, der er multiple regressionsoutput kaldet en bestemmelseskoefficient.
- Forståelse af konceptet: Det er let at forklare R-kvadratet med regressionskonceptet, men det er vanskeligt at gøre det med R.
- Værdiinterval for variabler: I R spænder de to usikre kvantitetsværdier fra -1 til 1. I R-kvadrater varierer de to usikre kvantitetsværdier fra 0 til 1, fordi det aldrig kan være negativt, da dens værdi bliver kvadratisk.
- Korrelation mellem antallet af variabler: I R kan korrelation let udarbejdes til simpel lineær regression, da den kun involverer to usikre variabler, den ene er x og den anden er y. I R-kvadratet uddyber det både enkel lineær regression og flere regressioner, hvor R det er vanskeligt at forklare for flere regressioner.
- Begrænsninger : I R-kvadrat kan det ikke bestemme, om koefficienternes estimater og forudsigelse er partiske. Det kan ikke indikere, om regressionsmodellen giver en god pasform til de givne data. Ligesom i R, understøtter det et enormt sæt data, såsom håndtering af big data.
- R- og R-kvadratværdier : I R-kvadratet viser bestemmelseskoefficienten procentvis variation i y, som er forklaret af alle x-variablerne sammen. Så det spænder fra 0 til 1, hvor 1 giver fremragende værdi og 0 de fattige. I R-korrelationskoefficient er graden af forhold mellem to variabler kun sige x og y, så det spænder fra -1 til 1, hvor 1 indikerer, at de to variabler bevæger sig unisont, og -1 angiver, at to variabler er i perfekte modsætninger.
R vs R Squared Sammenligningstabel
Lad os diskutere den bedste sammenligning mellem R vs R Squared
Der er masser af værktøjer til rådighed til at udføre dataanalyse. Da datavidenskab er en af de udviklende teknologier til at drive og udvikle virksomheder. Da vi er i stand til at se endda Python og SAS er andre værktøjer til anvendt matematik såsom statistisk dataanalyse, men SAS er ikke gratis, og Python mangler kommunikationsmuligheder, derfor er R et godt værktøj mellem implementering og dataanalyse.
| Sr.No | R | R kvadratisk |
| 1. | Det er en forudsigelig mængde, der bruges i korrelationsanalysen. | Det er en særegenhed, der bruges i multivariat analyse. |
| 2. | Det er også kendt som korrelationskoefficient. | Det er også kendt som konstant bestemmelse. |
| 3. | I dette er der en lineær korrelation i tykkelsen af to usikre mængder, der estimeres af den udvidede del af vitaliteten af disse to mængder. | I R-kvadrat er der flere usikre mængder, som også estimeres af effektiviteten af foreningen inden for det tykke af flere usikre mængder. |
| 4. | I R demonstreres den absolutte korrelation og ingen korrelationer hver med værdierne henholdsvis 1, 00 og 0, 0. | R-kvadratet varierer derudover fra 0 til 1, hvilket betegner 0 en dårlig indikator og 1 som en fremragende indikator. |
| 5. | R er et slags indeks over robustheten i forholdet, der er omsluttet af to usikre parametre. | R-kvadrat er derudover en samlet indikation af robustheden i den lineære ligning, der forudsiger værdien af en variabel som en operation af en eller flere usikre mængder. |
| 6. | R-programmeringssprog inkluderer maskinlæringsalgoritmer, lineær regression, tidsserier, statistiske inferenser osv. | R-kvadrater inkluderer sammen maskinelæringsalgoritmer, multiple regression osv. |
| 7. | R har flere måder at repræsentere og vise dataene på, enten gennem et markdown-dokument eller en skinnende app ved hjælp af R studio. | R-kvadrater kan også være diagrammatiske offer-diagrammer og grafer, der understøttes til beregning af r-kvadreret. |
| 8. | R kan kommunikere med andre sprog som Java, C ++. R kan også oprette forbindelse til forskellige databaser som Spark eller Hadoop. | R-kvadrat kan sammen kommunikere med sprog som Java, C, C ++ svarende til R Programmeringssprog understøtter. |
Konklusion
Som vi så i denne artikel er R-kvadratet kvadratet af R, dvs. kvadratet af korrelation mellem to usikre mængder (x og y). Så indirekte siger det, at R er koefficienten for korrelation af lineær relation mellem kun to usikre mængder eller variabler. Men i tilfælde af R-kvadrat kan det måle styrken i forholdet mellem flere variabler, hvilket ikke er muligt i R. Så vi kan konkludere, at R-kvadratet er bedre end R, da det er flere R-gange R. Derfor,
R kvadrat = 1 - (Første sum af fejl / Anden sum af fejl)
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til R vs R Squared. Her diskuterer vi også R vs R Squared nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Enkel lineær regression
- Varians vs standardafvigelse
- Korrelationskoefficientformel
- Regression vs ANOVA