Unterschied zwischen R vs R im Quadrat

In Artikel R vs R Squared ist R eine Programmiersprache, die ein Medium für statistische und grafische Berechnungen des riesigen Datensatzes bietet. Diese Programmiersprache ist Open Source und verfügt über Softwarefunktionen, die für die heutigen Trendtechnologien wie Datenwissenschaft, maschinelles Lernen usw. sehr hilfreich sind. Die Programmiersprache R ist eine der effektiven Sprachen für die Anzeige von Analysediagrammen von Datensätzen mit vielen Werkzeugen und Bibliotheken eingebaut. Diese Sprache ist sehr einfach zu verstehen, um statistische Techniken zu implementieren. Es hat auch viele Bibliotheken, die in R geschrieben und in CRAN gespeichert sind, aber für sehr hohe Rechenaufgaben werden C-, C ++ - und Fortan-Codes verwendet.

Das Quadrat R (R 2 ) wird durch lineare Modelle unter Verwendung einer bestimmten Wahrnehmung oder eines Teils der Variation von Antwortvariablen erarbeitet. R squared ist auch wie die Programmiersprache R für statistische Messungen von Datensätzen, die am besten in die Regressionsgerade passen. Das Quadrat R wird auch als Bestimmungskoeffizient oder als Koeffizient mehrerer Bestimmungen für mehrere Regressionen bezeichnet.

Head to Head Vergleich zwischen R und R Squared (Infografik)

Unten sind die Top 8 Unterschiede zwischen R vs R Squared:

Hauptunterschiede zwischen R und R im Quadrat

Sehen wir uns einige der wichtigsten Unterschiede zwischen R und R im Quadrat an.

  • Definition: R ist eine Programmiersprache, die die Berechnung statistischer Datensätze unterstützt und diese Datensätze zur einfachen Analyse der angegebenen Daten grafisch darstellt. R squared unterstützt auch statistische Datensätze für die Entwicklung einer besseren Datenanalyse mit dieser Data Mining-Software. Das Quadrat R ist nichts Zweifaches des R, dh mehrere R-fache R, um das Quadrat R zu erhalten. Mit anderen Worten, Konstante der Bestimmung ist das Quadrat der konstanten Korrelation.
  • Konstanten : R gibt den Wert an, der die Regressionsausgabe in der Übersichtstabelle darstellt, und dieser Wert in R wird als Korrelationskoeffizient bezeichnet. Im Quadrat R gibt es den Wert an, bei dem es sich um eine mehrfache Regressionsausgabe handelt, die als Bestimmungskoeffizient bezeichnet wird.
  • Verständnis des Konzepts: Es ist einfach, R-Quadrat mit dem Regressionskonzept zu erklären, aber es ist schwierig, dies mit R zu tun.
  • Wertebereich von Variablen: In R reichen die beiden unsicheren Mengenwerte von -1 bis 1. Im Quadrat von R reichen die beiden unsicheren Mengenwerte von 0 bis 1, da sie niemals negativ sein können, wenn ihr Wert quadriert wird.
  • Korrelation zwischen der Anzahl der Variablen: In R kann die Korrelation für eine einfache lineare Regression leicht herausgearbeitet werden, da nur zwei unsichere Variablen vorhanden sind, von denen eine x und die andere y ist. Im Quadrat R werden sowohl einfache lineare Regressionen als auch multiple Regressionen herausgearbeitet, wobei es schwierig ist, R für multiple Regressionen zu erklären.
  • Einschränkungen : Im Quadrat R kann nicht bestimmt werden, ob die Koeffizientenschätzungen und -vorhersagen verzerrt sind. Es kann nicht angegeben werden, ob das Regressionsmodell gut zu den angegebenen Daten passt. Wie in R wird eine große Datenmenge unterstützt, beispielsweise der Umgang mit Big Data.
  • R- und R-Quadrat-Werte : Im R-Quadrat zeigt der Bestimmungskoeffizient die prozentuale Variation in y, die durch alle x-Variablen zusammen erklärt wird. Es reicht also von 0 bis 1, wobei 1 einen ausgezeichneten Wert ergibt und 0 den schlechten. In R ist der Korrelationskoeffizient der Grad der Beziehung zwischen zwei Variablen, die nur x und y sagen. Sie reicht also von -1 bis 1, wobei 1 angibt, dass sich die beiden Variablen im Einklang bewegen, und -1 angibt, dass sich zwei Variablen in perfekten Gegensätzen befinden.

R vs R Squared Vergleichstabelle

Lassen Sie uns den Top-Vergleich zwischen R und R Squared diskutieren

Für die Datenanalyse stehen zahlreiche Tools zur Verfügung. Da Data Science eine der sich entwickelnden Technologien zum Betreiben und Entwickeln von Unternehmen ist. Wie wir sehen können, sind auch Python und SAS andere Werkzeuge für die angewandte Mathematik, wie die statistische Datenanalyse. SAS ist jedoch nicht kostenlos und Python bietet keine Kommunikationsoptionen. Daher ist R ein gutes Werkzeug zwischen Implementierung und Datenanalyse.

Sr.No R R im Quadrat
1.Es ist eine Vorhersagegröße, die in der Korrelationsanalyse verwendet wird.Es ist eine Besonderheit, die in der multivariaten Analyse verwendet wird.
2. Es ist auch als Korrelationskoeffizient bekannt.Es ist auch als konstante Bestimmung bekannt.
3.Hierbei besteht eine lineare Korrelation zwischen der Dicke zweier unsicherer Größen, die durch den erweiterten Anteil der Vitalität dieser beiden Größen geschätzt wird.Im Quadrat R gibt es mehrere unsichere Größen, die auch durch die Effizienz der Assoziation innerhalb der Dicke mehrerer unsicherer Größen geschätzt werden.
4.In R werden die absolute Korrelation und keine Korrelation jeweils durch die Werte 1, 00 und 0, 0 gezeigt.Das Quadrat R liegt zusätzlich im Bereich von 0 bis 1, was 0 als schlechten Indikator und 1 als hervorragenden Indikator bezeichnet.
5.R ist eine Art Index für die Robustheit der Beziehung, die von zwei unsicheren Parametern eingeschlossen wird.Das Quadrat R ist zusätzlich eine der Angaben zur Robustheit der linearen Gleichung, die den Wert einer Variablen als eine Operation einer oder mehrerer unsicherer Größen vorhersagt.
6. Die Programmiersprache R umfasst Algorithmen für maschinelles Lernen, lineare Regression, Zeitreihen, statistische Schlussfolgerungen usw.Das Quadrat R schließt zusammen Algorithmen für maschinelles Lernen, multiple Regression usw. ein.
7. R bietet mehrere Möglichkeiten zur Darstellung und Anzeige der Daten, entweder über ein Abschriften-Dokument oder eine glänzende App mit R Studio.Das Quadrat R kann auch eine grafische Darstellung der Viktimisierung und eine grafische Darstellung sein, die bei der Berechnung des Quadrats R unterstützt wird.
8. R kann mit anderen Sprachen wie Java, C ++ kommunizieren. R kann sich auch mit verschiedenen Datenbanken wie Spark oder Hadoop verbinden.R squared kann gemeinsam mit Sprachen wie Java, C, C ++ kommunizieren, ähnlich wie es die Programmiersprache R unterstützt.

Fazit

Wie wir in diesem Artikel gesehen haben, ist R im Quadrat das Quadrat von R, dh das Quadrat der Korrelation zwischen zwei unsicheren Größen (x und y). Indirekt heißt es also, dass R der Korrelationskoeffizient der linearen Beziehung zwischen nur zwei unsicheren Größen oder Variablen ist. Aber im Fall von R im Quadrat kann es die Stärke von Beziehungen zwischen mehreren Variablen messen, die in R nicht möglich ist. Wir können also schließen, dass R im Quadrat besser ist als R, da es ein Vielfaches von R mal R ist.

R Quadrat = 1 - (erste Summe der Fehler / zweite Summe der Fehler)

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Dies war ein Leitfaden für R vs R Squared. Hier diskutieren wir auch die Hauptunterschiede zwischen R und R im Quadrat mit Infografiken und die Vergleichstabelle. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -

  1. Einfache lineare Regression
  2. Varianz vs Standardabweichung
  3. Korrelationskoeffizientenformel
  4. Regression gegen ANOVA

Kategorie:

Software-Entwicklung