আর-এ লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ কীভাবে গড় স্কোয়ার ত্রুটির মান পাবেন

Question

আর ফাংশন এলএম দ্বারা প্রাপ্ত লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি জানতে চাই যে মিউন স্কোয়ার্ড ত্রুটি কমান্ড দ্বারা প্রাপ্ত হওয়া সম্ভব কিনা।

আমি একটি উদাহরণ অনুসরণ করে আউটপুট ছিল

> lm <- lm(MuscleMAss~Age,data)
> sm<-summary(lm)
> sm

Call:
lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-16.1368  -6.1968  -0.5969   6.7607  23.4731 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 156.3466     5.5123   28.36   <2e-16 ***
Age          -1.1900     0.0902  -13.19   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 8.173 on 58 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7501,    Adjusted R-squared:  0.7458 
F-statistic: 174.1 on 1 and 58 DF,  p-value: < 2.2e-16

একাধিক আর-স্কোয়ার সমষ্টি বর্গ ত্রুটি? যদি উত্তরটি না হয় তবে একাধিক আর-স্কোয়ার্ড এবং একাধিক আর-স্কোয়ারের অর্থ ব্যাখ্যা করতে পারে

Answer 1

একাধিক আর-স্কোয়ারযুক্ত যে আর রিপোর্টগুলি সংকল্পের সহগ , যা সূত্রের দ্বারা প্রদত্ত by

$$R^2 = 1 - \frac{SS_{\text{res}}}{SS_{\text{tot}}}.$$

স্কোয়ার ত্রুটির যোগফল দেওয়া হয়েছে (পূর্ববর্তী উত্তরের জন্য ধন্যবাদ ) দ্বারা sum(sm$residuals^2)।

গড় স্কোয়ার ত্রুটি দ্বারা দেওয়া হয় mean(sm$residuals^2)। আপনি এটি গণনা করতে একটি ফাংশন লিখতে পারেন, যেমন:

mse <- function(sm) 
    mean(sm$residuals^2)

Comments

sm$sigma^2 * sm$fstatistic[3]/(1+sum(sm$fstatistic[2:3]))$8.173$$58$$1+1$$8.173^2\times 58/(1+1+58) = 64.57$

অ্যান্টেপেনলটিমেট একটি দুর্দান্ত শব্দ।

— fbt

যথারীতি, একটি আরও mse <- function(sm) mean(sm$residuals^2)

— সুস্পষ্ট

> এর মানে কি এই নয় যে স্কোয়ার ত্রুটিটি আওোভা টেবিল থেকে গড়ের পরিবর্তে res 2 / ত্রুটি ডিএফ দ্বারা দেওয়া হয়েছে (অবশিষ্টগুলি ^ 2)। তারপরের অর্থ হ'ল পূর্বাভাস ত্রুটি বর্গ। আমি কিছু বুঝতে অনুপস্থিত কিনা তা নিশ্চিত নই। দুঃখিত, একটি মন্তব্য পোস্ট করার মতো পর্যাপ্ত খ্যাতি পয়েন্ট আমার কাছে নেই।

— শ্রীকান্তরাজা

তবে আমি ব্যবহারকারী 45459 যা বলেছি তাতে সম্মত। আমি যা শিখেছি সে অনুযায়ী, এমএসই = অবশিষ্টগুলি ^ 2 / ত্রুটি ডিএফ।

— vtshen