Разлика између Р и Р Скуаред
У чланку Р вс Р Скуаред, Р је програмски језик који пружа медиј за статистичке и графичке прорачуне огромног скупа података. Овај програмски језик је отвореног кода који има софтверске садржаје који су од велике помоћи у данашњим трендовским технологијама попут науке о подацима, машинском учењу итд. Р програмски језик је један од ефикасних језика за приказивање графикона анализе скупова података са многим алатима и библиотекама уграђено. Овај језик је врло једноставан за разумевање статистичких техника које се могу применити. Такође има много библиотека које су написане у Р и чувају се у ЦРАН-у, али за веома високе рачунске задатке користе се Ц, Ц ++ и Фортан кодови.
Р квадрат (Р2) се разрађује линеарним моделима који користе одређену перцепцију или део варијација варијабли одговора. Р квадрат је такође као програмски језик Р за статистичка мерења скупова података који се најбоље уклапају у линију регресије. Р квадрат је такође познат као у погледу коефицијента одређивања, или коефицијента вишеструких одређивања за вишеструку регресију.
Упоредна статистика између Р и Р Скуаред (Инфограпхицс)
Испод је 8 најбољих разлика између Р и Р Скуареда:
Кључне разлике између Р и Р Скуареда
Погледајмо неке од главних кључних разлика између Р и Р квадратних.
- Дефиниција: Р је програмски језик који подржава израчунавање статистичких скупова података и приказује графички ове скупове података за једноставну анализу датих података. Р квадратни такође подржава статистичке скупове података за развој боље анализе података помоћу овог софтвера за рударјење података. Р квадрат није ништа више од Р, тј. Више Р пута Р да бисте добили Р квадрат. Другим речима, константа одређења је квадрат сталне корелације.
- Константе : Р даје вредност која је регресијски излаз у резиме табели, а та вредност у Р назива се коефицијент корелације. У Р квадрату даје вредност која је вишеструка регресијска снага која се назива коефицијентом одређивања.
- Разумевање концепта: Лако је објаснити Р квадрат са регресијским концептом, али тешко је то учинити са Р.
- Распон вредности променљивих: У Р две вредности несигурних количина се крећу од -1 до 1. У Р квадратури две вредности несигурних количина се крећу од 0 до 1, јер никада не могу бити негативне, јер се његова вредност квадратује.
- Корелација између броја променљивих: У Р корелацији се лако може разрадити једноставна линеарна регресија јер укључује само две несигурне променљиве једна је к, а друга и. У Р квадрату се разрађује и једноставна линеарна регресија и вишеструка регресија, при чему је Р тешко објаснити за више регресија.
- Ограничења : У Р квадрату не може се утврдити да ли су процене коефицијената и предвиђања пристрасни. Не може указати да ли регресијски модел добро одговара датим подацима. Као и у Р-у, он подржава огроман скуп података као што је рад са великим подацима.
- Вредности Р и Р у квадрату : У Р квадрату коефицијент одређивања показује процентуалну варијацију у и која се објашњава свим к променљивим заједно. Дакле, креће се од 0 до 1 где 1 даје одличну вредност, а 0 сиромашну. У Р коефицијенту корелације је степен односа између две варијабле које кажу само к и и, па се креће од -1 до 1 где 1 означава да се две променљиве крећу у складу, а -1 означава да су две променљиве у савршеним супротностима.
Р вс Р Табела поређења квадрата
Хајде да разговарамо о горњем поређењу између Р и Р квадрата
На располагању је пуно алата за обављање анализе података. Како је наука података једна од еволуирајућих технологија за вођење и развој пословања. Као што можемо видети да су чак и Питхон и САС остали алати за примењену математику као што је статистичка анализа података, али САС није бесплатан и Питхон нема могућности комуникације, па је Р добар алат између имплементације и анализе података.
| Ср.Но | Р | Р квадрат |
| 1. | То је предиктивна количина која се користи у корелацијској анализи. | То је особина која се користи у мултиваријантној анализи. |
| 2 | Познат је и као коефицијент корелације. | Такође је познато и као константно одређивање. |
| 3. | У томе постоји линеарна корелација у дебљини две несигурне количине које се процењују проширеним делом виталности ове две количине. | У Р квадрату постоји вишеструко несигурних количина које се такође процењују ефикасношћу асоцијације унутар дебљине више несигурних количина. |
| 4. | У Р апсолутна корелација и никаква корелација нису приказане вредностима 1, 00 и 0, 0 респективно. | Р квадрат се додатно креће од 0 до 1, што означава 0 лош индикатор, а 1 као одличан индикатор. |
| 5. | Р је врста индекса робусности односа затвореног са два несигурна параметра. | Р квадрат је додатно један у свим индикацијама робусности линеарне једначине која предвиђа вредност једне променљиве као рад једне или више несигурних величина. |
| 6 | Р програмски језик укључује алгоритме машинског учења, линеарну регресију, временске серије, статистичке закључке итд. | Р у квадрат заједно укључује алгоритме машинског учења, вишеструку регресију итд. |
| 7. | Р има више начина за представљање и приказивање података, било путем марцкинг документа или сјајне апликације помоћу Р студио. | Р квадрат може такође бити дијаграмички графикони виктимизације и графикони подржани за израчунавање р квадрата. |
| 8 | Р може комуницирати са другим језицима као што су Јава, Ц ++. Р се такође може повезати са различитим базама података као што су Спарк или Хадооп. | Р квадрат може заједно комуницирати са језицима као што су Јава, Ц, Ц ++ сличним подршкама за језик програмирања Р. |
Закључак
Као што смо видели у овом чланку, Р је квадрат Р, тј. Квадрат корелације између две несигурне величине (к и и). Тако индиректно стоји да је Р коефицијент корелације линеарног односа између само две несигурне количине или променљиве. Али у случају Р квадрата, може се измерити снага односа између више променљивих, што у Р. није могуће, па можемо закључити да је Р квадрат бољи и од Р, јер је то више пута од Р пута Р. Стога,
Р квадрат = 1 - (Прва сума грешака / Друга сума грешака)
Препоручени чланци
Ово је водич за Р вс Р Скуаред. Овде такође разматрамо кључне разлике између Р и Р и квадрата са инфографиком и табелу поређења. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Једноставна линеарна регресија
- Варијанца вс Стандард Девиатион
- Формула коефицијента корелације
- Регрессион вс АНОВА