Diferença entre R vs R ao quadrado
No artigo R vs R Squared, R é uma linguagem de programação que fornece um meio para cálculos estatísticos e gráficos do grande conjunto de dados. Essa linguagem de programação é de código aberto, com recursos de software que são muito úteis nas atuais tendências de tecnologia, como ciência de dados, aprendizado de máquina, etc. A linguagem de programação R é uma das linguagens eficazes para exibir gráficos de análise de conjuntos de dados com muitas ferramentas e bibliotecas embutido. Essa linguagem é muito simples de entender as técnicas estatísticas a serem implementadas. Ele também possui muitas bibliotecas escritas em R e armazenadas no CRAN, mas para tarefas de computação muito alta são utilizados os códigos C, C ++ e Fortan.
R ao quadrado (R 2 ) é elaborado por modelos lineares usando alguma percepção ou parte da variação das variáveis de resposta. R ao quadrado também é como a linguagem de programação R para medições estatísticas de conjuntos de dados que melhor se ajustam na linha de regressão. R ao quadrado também é conhecido como em termos do coeficiente de determinação, ou o coeficiente de múltiplas determinações para várias regressões.
Comparação cara a cara entre R vs R Squared (Infográficos)
Abaixo estão as 8 principais diferenças entre R vs R Squared:
Principais diferenças entre R vs R ao quadrado
Vamos ver algumas das principais diferenças principais entre R e R ao quadrado.
- Definição: R é uma linguagem de programação que suporta o cálculo de conjuntos de dados estatísticos e demonstra graficamente esses conjuntos de dados para facilitar a análise dos dados fornecidos. O R squared também suporta conjuntos de dados estatísticos para o desenvolvimento de uma melhor análise de dados com este software de mineração de dados. R ao quadrado é nada duas vezes o R, ou seja, múltiplos R vezes R para obter R ao quadrado. Em outras palavras, Constante de determinação é o quadrado da correlação constante.
- Constantes : R fornece o valor que é a saída de regressão na tabela de resumo e esse valor em R é chamado de coeficiente de correlação. Em R ao quadrado, fornece o valor que é uma saída de regressão múltipla chamada coeficiente de determinação.
- Entendendo o conceito: É fácil explicar o quadrado R com o conceito de regressão, mas é difícil fazê-lo com R.
- Intervalo de valores das variáveis: Em R, os dois valores de quantidade incerta variam de -1 a 1. Em R ao quadrado, os dois valores de quantidade incerta variam de 0 a 1 porque nunca pode ser negativo, pois seu valor é elevado ao quadrado.
- Correlação entre o número de variáveis: Em R, a correlação pode ser facilmente elaborada para regressão linear simples, pois envolve apenas duas variáveis incertas, uma é x e a outra é y. Em R ao quadrado, ele elabora regressão linear simples e regressões múltiplas, em que R é difícil de explicar para regressões múltiplas.
- Limitações : Em R ao quadrado, não é possível determinar se as estimativas e previsões dos coeficientes são tendenciosas. Não pode indicar se o modelo de regressão fornece um bom ajuste para os dados fornecidos. Como no R, ele suporta um grande conjunto de dados, como lidar com big data.
- Valores R e R ao quadrado : Em R ao quadrado, o coeficiente de determinação mostra a variação percentual em y, que é explicada por todas as variáveis x juntas. Portanto, varia de 0 a 1, onde 1 fornece um valor excelente e 0, o pobre. Em R, o coeficiente de correlação é o grau de relacionamento entre duas variáveis, digamos apenas xey, portanto varia de -1 a 1, onde 1 indica que as duas variáveis estão se movendo em uníssono e -1 indica que duas variáveis estão em opostos perfeitos.
Tabela de comparação ao quadrado R vs R
Vamos discutir a melhor comparação entre R vs R Squared
Existem muitas ferramentas disponíveis para executar a análise de dados. Como a ciência de dados é uma das tecnologias em evolução para administrar e desenvolver negócios. Como podemos ver até Python e SAS são outras ferramentas para matemática aplicada, como análise estatística de dados, no entanto, o SAS não é gratuito e o Python não possui opções de comunicação, portanto, R é uma boa ferramenta entre implementação e análise de dados.
| Sr. Não | R | R ao quadrado |
| 1 | É uma quantidade preditiva usada na análise de correlação. | É uma peculiaridade usada na análise multivariada. |
| 2) | Também é conhecido como coeficiente de correlação. | Também é conhecido como determinação constante. |
| 3) | Nisso, há uma correlação linear no espesso de duas quantidades incertas, que são estimadas pela porção estendida da vitalidade dessas duas quantidades. | Em R ao quadrado, existem múltiplas quantidades incertas que também são estimadas pela eficiência da associação dentro da espessura de múltiplas quantidades incertas. |
| 4) | Em R, a correlação absoluta e nenhuma correlação é demonstrada pelos valores 1, 00 e 0, 0, respectivamente. | R ao quadrado também varia de 0 a 1, o que indica 0 como um indicador ruim e 1 como um indicador excelente. |
| 5) | R é um tipo de índice da robustez do relacionamento entre dois parâmetros incertos. | R ao quadrado é adicionalmente um em toda a indicação da robustez da equação linear que prediz o valor de uma variável como uma operação de uma ou mais quantidades incertas. |
| 6 | A linguagem de programação R inclui algoritmos de aprendizado de máquina, regressão linear, séries temporais, inferências estatísticas, etc. | O conjunto R ao quadrado inclui algoritmos de aprendizado de máquina, regressão múltipla etc. |
| 7) | O R possui várias maneiras de representar e exibir os dados, por meio de um documento de remarcação ou de um aplicativo brilhante usando o R studio. | R ao quadrado também pode ser um diagrama esquemático de vitimização e gráficos suportados no cálculo do r ao quadrado. |
| 8) | R pode se comunicar com outras linguagens como Java, C ++. O R também pode se conectar a diferentes bancos de dados, como Spark ou Hadoop. | O R ao quadrado pode se comunicar conjuntamente com linguagens como Java, C, C ++, semelhantes aos suportes da linguagem de programação R. |
Conclusão
Como vimos neste artigo, R ao quadrado é o quadrado de R, ou seja, o quadrado de correlação entre duas quantidades incertas (x e y). Então, indiretamente, afirma que R é o coeficiente de correlação da relação linear entre apenas duas quantidades ou variáveis incertas. Mas no caso de R ao quadrado, ele pode medir a força dos relacionamentos entre múltiplas variáveis, o que não é possível em R. Portanto, podemos concluir que R ao quadrado é melhor que R, pois é múltiplo de R vezes R. Portanto,
R ao quadrado = 1 - (Primeira soma de erros / Segunda soma de erros)
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