Diferencia entre R vs R al cuadrado
En el artículo R vs R Squared, R es un lenguaje de programación que proporciona un medio para los cálculos estadísticos y gráficos del gran conjunto de datos. Este lenguaje de programación es de código abierto que tiene instalaciones de software que son muy útiles en las tecnologías de tendencias actuales como ciencia de datos, aprendizaje automático, etc. El lenguaje de programación R es uno de los lenguajes efectivos para mostrar gráficos de análisis de conjuntos de datos con muchas herramientas y bibliotecas. empotrado Este lenguaje es muy simple de entender las técnicas estadísticas que se implementarán. También tiene muchas bibliotecas que están escritas en R y se almacenan en CRAN, pero para tareas de cómputo muy altas se utilizan códigos C, C ++ y Fortan.
R cuadrado (R 2 ) se elabora mediante modelos lineales que utilizan alguna percepción o parte de la variación de las variables de respuesta. R cuadrado también es como el lenguaje de programación R para mediciones estadísticas de conjuntos de datos que se ajustan mejor en la línea de regresión. R cuadrado también se conoce como en términos del coeficiente de determinación, o el coeficiente de determinaciones múltiples para regresiones múltiples.
Comparación cabeza a cabeza entre R vs R cuadrado (infografía)
A continuación se presentan las 8 principales diferencias entre R vs R Squared:
Diferencias clave entre R vs R al cuadrado
Veamos algunas de las principales diferencias clave entre R y R al cuadrado.
- Definición: R es un lenguaje de programación que admite el cálculo de conjuntos de datos estadísticos y demuestra estos conjuntos de datos gráficamente para el análisis fácil de los datos dados. R squared también admite conjuntos de datos estadísticos para el desarrollo de un mejor análisis de datos con este software de minería de datos. R al cuadrado no es dos veces el R, es decir, múltiples R veces R para obtener R al cuadrado. En otras palabras, la constante de determinación es el cuadrado de la correlación constante.
- Constantes : R da el valor que es la salida de regresión en la tabla de resumen y este valor en R se llama coeficiente de correlación. En R al cuadrado da el valor que es la salida de regresión múltiple llamada coeficiente de determinación.
- Comprensión del concepto: es fácil explicar R al cuadrado con el concepto de regresión, pero es difícil hacerlo con R.
- Rango de valores de variables: en R, los dos valores de cantidad incierta varían de -1 a 1. En R al cuadrado, los dos valores de cantidad incierta varían de 0 a 1 porque nunca puede ser negativo ya que su valor se eleva al cuadrado.
- Correlación entre el número de variables: en R, la correlación se puede elaborar fácilmente para una regresión lineal simple, ya que involucra solo dos variables inciertas, una es xy la otra es y. En R cuadrado elabora tanto la regresión lineal simple como las regresiones múltiples, en donde R es difícil de explicar para regresiones múltiples.
- Limitaciones : en R al cuadrado no puede determinar si las estimaciones y predicciones de los coeficientes están sesgadas. No puede indicar si el modelo de regresión proporciona un buen ajuste para los datos dados. Al igual que en R, admite un gran conjunto de datos, como tratar con grandes datos.
- Valores de R y R al cuadrado : en R al cuadrado, el coeficiente de determinación muestra la variación porcentual en y que se explica por todas las variables x juntas. Por lo tanto, varía de 0 a 1, donde 1 da un valor excelente y 0 el pobre. En el coeficiente de correlación R, el grado de relación entre dos variables solo dice x e y, por lo tanto, varía de -1 a 1, donde 1 indica que las dos variables se mueven al unísono y -1 indica que dos variables están en opuestos perfectos.
Tabla de comparación cuadrada R vs R
Analicemos la mejor comparación entre R vs R Squared
Hay muchas herramientas disponibles para realizar análisis de datos. Como la ciencia de datos es una de las tecnologías en evolución para administrar y desarrollar negocios. Como podemos ver, incluso Python y SAS son otras herramientas para las matemáticas aplicadas, como el análisis de datos estadísticos, sin embargo, SAS no es gratuito y Python carece de opciones de comunicación, por lo tanto, R es una buena herramienta entre la implementación y el análisis de datos.
| No Señor | R | R-cuadrado |
| 1) | Es una cantidad predictiva utilizada en el análisis de correlación. | Es una peculiaridad utilizada en el análisis multivariante. |
| 2) | También se conoce como coeficiente de correlación. | También se conoce como determinación constante. |
| 3) | En esto, hay una correlación lineal en el grueso de dos cantidades inciertas que se estiman por la porción extendida de la vitalidad de estas dos cantidades. | En R al cuadrado hay múltiples cantidades inciertas que también se estiman por la eficiencia de la asociación dentro del grueso de múltiples cantidades inciertas. |
| 4) | En R, la correlación absoluta y ninguna correlación se demuestran con los valores 1.00 y 0.0 respectivamente. | R al cuadrado además varía de 0 a 1, lo que denota 0 un indicador deficiente y 1 como un excelente indicador. |
| 5) | R es una especie de índice de la solidez de la relación encerrada por dos parámetros inciertos. | R cuadrado es, además, uno de todos los indicios de la solidez de la ecuación lineal que predice el valor de una variable como una operación de una o más cantidades inciertas. |
| 6) | El lenguaje de programación R incluye algoritmos de aprendizaje automático, regresión lineal, series de tiempo, inferencias estadísticas, etc. | R cuadrado incluye conjuntamente algoritmos de aprendizaje automático, regresión múltiple, etc. |
| 7) | R tiene múltiples formas de representar y mostrar los datos, ya sea a través de un documento de rebaja o una aplicación brillante usando R studio. | R al cuadrado también puede ser diagramas de victimización esquemáticos y gráficos compatibles con el cálculo de r al cuadrado. |
| 8) | R puede comunicarse con otros lenguajes como Java, C ++. R también puede conectarse con diferentes bases de datos como Spark o Hadoop. | R cuadrado puede comunicarse conjuntamente con lenguajes como Java, C, C ++ similares a los que admite el lenguaje de programación R. |
Conclusión
Como vimos en este artículo, R al cuadrado es el cuadrado de R, es decir, el cuadrado de correlación entre dos cantidades inciertas (x e y). De manera indirecta, afirma que R es el coeficiente de correlación de la relación lineal entre solo dos cantidades o variables inciertas. Pero en el caso de R al cuadrado, puede medir la fuerza de las relaciones entre múltiples variables, lo que no es posible en R. Por lo tanto, podemos concluir que R al cuadrado es mejor que R, ya que es múltiplo de R veces R. Por lo tanto,
R al cuadrado = 1 - (Primera suma de errores / Segunda suma de errores)
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- Regresión lineal simple
- Varianza vs desviación estándar
- Fórmula del coeficiente de correlación
- Regresión vs ANOVA