আর স্কোয়ারটি কখন নেতিবাচক?

Question

আমার বোধগম্যতা হ'ল নেতিবাচক হতে পারে না কারণ এটি আর এর বর্গক্ষেত্র However তবে আমি এসপিএসএসে একটি সাধারণ স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবল সহ একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন চালিয়েছিলাম। আমার এসপিএসএস আউটপুট আমাকে আর 2 এর জন্য একটি নেতিবাচক মান দেয় । আমি যদি আর থেকে হাত দিয়ে এটি গণনা করি তবে আর 2 ধনাত্মক হবে। এটিকে নেতিবাচক হিসাবে গণনা করার জন্য এসপিএস কী করেছে?$R^2$$R^2$$R^2$

R=-.395
R squared =-.156
B (un-standardized)=-1261.611

কোড আমি ব্যবহার করেছি:

DATASET ACTIVATE DataSet1. 
REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA 
           /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN 
           /DEPENDENT valueP /METHOD=ENTER ageP

আমি একটি নেতিবাচক মান পেতে। এর অর্থ কি কেউ ব্যাখ্যা করতে পারেন?

Comments

এটা কি তোমার প্রশ্নের উত্তর? stats.stackexchange.com/questions/6181/… যদি তা না হয় তবে দয়া করে আরও তথ্য সরবরাহ করুন: এটি কোন পদ্ধতির "এসপিএসএস আউটপুট"?

— whuber

আপনার লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির কি কোনও বাধা আছে?

— এনপিই

অ্যান অ্যাগেইন, আপনি কোন

— হোবার

$(-0.395)^2=0.156$

নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল বাড়ির দাম তাই এটি সম্ভব যে 95% সিআই হতে পারে 120,000। দুর্ভাগ্যক্রমে আমি ডেটা এখানে পোস্ট করতে পারি না কারণ এটি ডেটা ব্যবহারের শর্তের বিপরীত হবে।

— অ্যান

Answer 1

$R^2$$R^2$$R^2$$R^2$

$Y$$1500$

এই ডেটাগুলিতে মডেলটি কোনও ধারণা দেয় না। এটি স্পষ্টতই ভুল মডেল, সম্ভবত দুর্ঘটনার দ্বারা বেছে নেওয়া হয়েছে।

$(SS_\text{reg})$$(SS_\text{tot})$$R^2$$1 - \frac{SS_\text{reg}}{SS_\text{tot}}$$SS_\text{reg}$$SS_\text{tot}$$R^2$

$R^2$$r$$R^2$$R^2$

$R^2$

Comments

@ জেএমএস এটি আমার গুগলিং ইঙ্গিত করে তার বিপরীত: "/ ওআরআইজিআইএন" 0 এ ইন্টারসেপ্ট স্থির করে; "/ NOORIGIN" "SPSS বলে ধ্রুবক" (দমন করতে না একটি পরিচায়ক SPSS করতে Windows এর জন্য গাইড )

— whuber

@ ভুবার সঠিক @ হার্ভে-motulsky নেতিবাচক আর ^ 2 মান হয় একটি গাণিতিক অসম্ভবতা (এবং একটি কম্পিউটার বাগ প্রস্তাব দেওয়া) (একটি পথিমধ্যে সঙ্গে) নিয়মিত OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে রিগ্রেশন জন্য। এই 'রেগ্রেশন' কমান্ডটি করে এবং মূল পোস্টারটি কী জিজ্ঞাসা করছে। এছাড়াও, ওএলএস প্রতিরোধের জন্য, আর ^ 2 হ'ল পূর্বাভাস এবং পর্যবেক্ষণকৃত মানগুলির মধ্যে বর্গাকার পারস্পরিক সম্পর্ক। সুতরাং, এটি অ-নেতিবাচক হতে হবে। একজন ভবিষ্যদ্বাণীকের সাথে সহজ ওএলএস-এর জন্য, এটি ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং নির্ভরশীল চলকের মধ্যে স্কোয়ার পারস্পরিক সম্পর্কের সমতুল্য - আবারও এটি অবশ্যই অ-নেতিবাচক হতে হবে।

— ওল্ফগ্যাং

নিঃসন্দেহে আমার খারাপ; স্পষ্টতই আমি এসপিএসএস ব্যবহার করি না - বা স্পষ্টতই পড়ি :)

— জেএমএস

@whuber। আমি একটি অনুচ্ছেদে যুক্ত করে দেখিয়েছি যে লিনিয়ার রিগ্রেশন সহ, আর 2 তখনই নেতিবাচক হতে পারে যখন ইন্টারসেপ্ট (বা সম্ভবত opeাল) সীমাবদ্ধ থাকে। কোনও প্রতিবন্ধকতা ছাড়াই, আর 2 অবশ্যই ধনাত্মক হতে হবে এবং আর এর বর্গক্ষেত্রের সমান, পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ।

— হার্ভে মোটুলসকি

@ হার্ভিমোটুলস্কি, এক্ষেত্রে ইন্টারসেপ্ট বা opeাল সীমাবদ্ধ ছিল না। দেখে মনে হচ্ছে যে আপনি বলছেন যে কেবলমাত্র এইগুলি সীমাবদ্ধ করা হলে Rsণাত্মকভাবে নেতিবাচক হতে পারে। এই বিশেষ ক্ষেত্রে কী ঘটেছে তা কী আপনি ব্যাখ্যা করতে পারেন?

— অ্যান

Answer 2

আপনি কি আপনার প্রতিরোধের মধ্যে একটি বিরতি অন্তর্ভুক্ত করতে ভুলে গেছেন? আমি এসপিএসএস কোডের সাথে পরিচিত নই, তবে হায়াসির একনোমেট্রিক্সের 21 পৃষ্ঠায়:

যদি রেজিস্ট্রাররা একটি ধ্রুবক অন্তর্ভুক্ত না করে তবে (যেমন কিছু রিগ্রেশন সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি থাকে) তবে আপনি গণনা করুন$R^2$

$R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}e_i^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}$

$R^2$

আমি যাচাই করেছিলাম এবং নিশ্চিত করেছিলাম যে এসপিএসএস আপনার রিগ্রেশনটিতে একটি ইন্টারসেপ্ট অন্তর্ভুক্ত করছে।

Comments

তার কোডে নরিগিন সাবকম্যান্ড জানায় যে ইন্টারসেপ্ট মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত ছিল

— ttnphns

এটা বিরক্তিকর. আমি অনুমান করতে NOORIGINপারতাম যার অর্থ হ'ল নামটি বন্ধ করে কেবল মডেলটিতে ইন্টারসেপ্ট অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি।

— ম্যাট ও'ব্রায়ান

Answer 3

এটি যদি আপনার সময় টাইম সিরিজ থাকে যা নিড এবং আপনি ফর্মের একটি অনুপযুক্ত আরিমা মডেল (0,1,0) নির্মাণ করেন যা কোনও প্রবাহ ছাড়াই প্রথম ফারাকের এলোমেলো ওয়াক মডেল যা তারপরেই (স্কোয়ারের যোগফল - এসএসই) অবশিষ্টাংশগুলির মূল সিরিজের প্রকরণ (স্কোয়ার এসএসওয়ের যোগফল) এর চেয়ে বড় হবে। সুতরাং 1-এসএসই / এসএসও সমীকরণটি এসএসইকে ছাড়িয়ে যাওয়ার সাথে সাথে একটি নেতিবাচক সংখ্যা আসবে। আমরা এটি দেখেছি যখন ব্যবহারকারীরা কেবল একটি অনুমিত মডেল ফিট করে বা উপযুক্ত এআরআইএমএ কাঠামো সনাক্ত / গঠনের জন্য অপর্যাপ্ত পদ্ধতি ব্যবহার করে। বৃহত্তর বার্তাটি হ'ল কোনও মডেল আপনার দৃষ্টিকে বিকৃত করতে পারে (অনেকগুলি খারাপ চশমার মতো)। আপনার ডেটা অ্যাক্সেস না করে আমার অন্যথায় আপনার ত্রুটিযুক্ত ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে আমার সমস্যা হবে। আপনি কি এটি আইবিএমের নজরে এনেছেন?

হার্ভী মোটুলস্কি একটি অনুমিত মডেলকে পাল্টা-উত্পাদনশীল বলে ধারণাটি প্রতিধ্বনিত করেছে। দুর্দান্ত পোস্ট হার্ভে!

Comments

পরিসংখ্যান। ধন্যবাদ। না আমি আইবিএম এর সাথে কথা বলিনি। তথ্য সময় সিরিজ নয়। এটি সময় তথ্য থেকে পয়েন্ট।

— আন

@ অ্যান এবং অন্যান্য: যেহেতু আপনার ডেটা সময় সিরিজ নয় এবং আপনি সময় সিরিজ পদ্ধতি ব্যবহার করছেন না দয়া করে আমার উত্তরটিকে উপেক্ষা করুন। সময় সিরিজের সাথে জড়িত থাকার সময় যারা নেতিবাচক আর স্কোয়ারগুলি পর্যবেক্ষণ করেছেন তারাও আমার পোস্টটি আকর্ষণীয় এবং স্পর্শকাতরভাবে তথ্যপূর্ণ বলে মনে করতে পারেন। অন্যরা দুর্ভাগ্যক্রমে নাও পারে।

— আইরিশস্ট্যাট

@ আইরিশস্ট্যাট: আপনি কি হার্ভি মোটুলস্কি পোস্টে একটি লিঙ্ক যুক্ত করতে পারেন?

— কেজেটিল বি হালওয়ারসেন

হারভে এখানে প্রশ্নের উত্তর দিলেন।

— আইরিশস্ট্যাট