Differenza tra R vs R al quadrato
Nell'articolo R vs R al quadrato, R è un linguaggio di programmazione, che fornisce un mezzo per i calcoli statistici e grafici dell'enorme set di dati. Questo linguaggio di programmazione è open-source che ha funzionalità software che sono molto utili nelle odierne tecnologie di tendenza come data science, machine learning, ecc. Il linguaggio di programmazione R è uno dei linguaggi efficaci per la visualizzazione di grafici di analisi di set di dati con molti strumenti e librerie integrato. Questo linguaggio è molto semplice da comprendere tecniche statistiche da implementare. Ha anche molte librerie scritte in R e archiviate in CRAN, ma per attività di calcolo molto elevate vengono utilizzati i codici C, C ++ e Fortan.
R quadrato (R 2 ) è elaborato da modelli lineari usando una certa percezione o parte della variazione delle variabili di risposta. R al quadrato è anche come il linguaggio di programmazione R per le misurazioni statistiche dei set di dati che si adattano meglio alla linea di regressione. Il quadrato R è anche noto come in termini di coefficiente di determinazione o coefficiente di determinazioni multiple per regressioni multiple.
Confronto testa a testa tra R vs R al quadrato (infografica)
Di seguito sono riportate le 8 principali differenze tra R vs R al quadrato:
Differenze chiave tra R vs R al quadrato
Vediamo alcune delle principali differenze chiave tra R e R al quadrato.
- Definizione: R è un linguaggio di programmazione che supporta il calcolo di set di dati statistici e la dimostrazione grafica di questi set di dati per una facile analisi dei dati dati. R squared supporta anche set di dati statistici per lo sviluppo di una migliore analisi dei dati con questo software di data mining. R al quadrato è niente due volte la R, cioè più volte R per ottenere R al quadrato. In altre parole, Costante di determinazione è il quadrato di correlazione costante.
- Costanti : R fornisce il valore che è l'output di regressione nella tabella di riepilogo e questo valore in R è chiamato coefficiente di correlazione. In R al quadrato dà il valore che è l'output di regressione multipla chiamato coefficiente di determinazione.
- Comprensione del concetto: è facile spiegare il quadrato R con il concetto di regressione, ma è difficile farlo con R.
- Intervallo di valori delle variabili: In R i due valori di quantità incerta vanno da -1 a 1. In R al quadrato i due valori di quantità incerta vanno da 0 a 1 perché non può mai essere negativo poiché il suo valore viene quadrato.
- Correlazione tra il numero di variabili: in R la correlazione può essere facilmente elaborata per una semplice regressione lineare in quanto comporta solo due variabili incerte una è x e l'altra è y. In R al quadrato elabora sia la regressione lineare semplice sia le regressioni multiple, in cui R è difficile da spiegare per le regressioni multiple.
- Limitazioni : in R al quadrato non è possibile determinare se le stime e la previsione dei coefficienti sono distorte. Non può indicare se il modello di regressione fornisce un buon adattamento per i dati dati. Come in R, supporta una vasta gamma di dati come la gestione dei big data.
- Valori R e R quadrati : In R quadrati il coefficiente di determinazione mostra la variazione percentuale in y che è spiegata da tutte le variabili x insieme. Quindi varia da 0 a 1 dove 1 dà un valore eccellente e 0 i poveri. In R il coefficiente di correlazione è il grado di relazione tra due variabili che dicono solo xey, quindi varia da -1 a 1 dove 1 indica che le due variabili si muovono all'unisono e -1 indica che due variabili sono in opposti perfetti.
Tabella comparativa quadrata R vs R
Discutiamo il confronto superiore tra R vs R al quadrato
Sono disponibili numerosi strumenti per eseguire l'analisi dei dati. Poiché la scienza dei dati è una delle tecnologie in evoluzione per gestire e sviluppare le imprese. Come siamo in grado di vedere anche Python e SAS sono altri strumenti per la matematica applicata come l'analisi dei dati statistici, tuttavia SAS non è gratuito e Python manca di opzioni di comunicazione, quindi R è un buon strumento tra implementazione e analisi dei dati.
| Sr.No | R | R al quadrato |
| 1. | È una quantità predittiva utilizzata nell'analisi di correlazione. | È una peculiarità utilizzata nell'analisi multivariata. |
| 2. | È anche noto come coefficiente di correlazione. | È anche noto come determinazione costante. |
| 3. | In questo, esiste una correlazione lineare nello spessore di due quantità incerte che sono stimate dalla porzione estesa della vitalità di queste due quantità. | In R al quadrato ci sono più quantità incerte che sono anche stimate dall'efficienza dell'associazione all'interno dello spessore di più quantità incerte. |
| 4. | In R la correlazione assoluta e nessuna correlazione sono ciascuna dimostrata dai valori rispettivamente 1.00 e 0.0. | R al quadrato varia inoltre da 0 a 1, il che indica 0 un indicatore scarso e 1 come indicatore eccellente. |
| 5. | R è un tipo di indice della solidità della relazione racchiuso da due parametri incerti. | R al quadrato è inoltre uno in tutto l'indicazione della robustezza dell'equazione lineare che predice il valore di una variabile come operazione di una o più quantità incerte. |
| 6. | Il linguaggio di programmazione R include algoritmi di apprendimento automatico, regressione lineare, serie temporali, inferenze statistiche, ecc. | R al quadrato include congiuntamente algoritmi di apprendimento automatico, regressione multipla, ecc. |
| 7. | R ha diversi modi per rappresentare e visualizzare i dati, tramite un documento di markdown o un'app brillante che utilizza R studio. | R quadrato può anche essere diagrammi e grafici di vittimizzazione schematici supportati nel calcolo del quadrato r. |
| 8. | R può comunicare con altre lingue come Java, C ++. R può anche connettersi con diversi database come Spark o Hadoop. | R al quadrato può comunicare congiuntamente con linguaggi come Java, C, C ++ simili ai supporti del linguaggio di programmazione R. |
Conclusione
Come abbiamo visto in questo articolo, R al quadrato è il quadrato di R, ovvero il quadrato di correlazione tra due quantità incerte (xey). Quindi indirettamente afferma che R è il coefficiente di correlazione della relazione lineare tra solo due quantità o variabili incerte. Ma nel caso di R al quadrato può misurare la forza delle relazioni tra più variabili che non è possibile in R. Quindi possiamo concludere che R al quadrato è migliore di R in quanto è multiplo di R volte R. Pertanto,
R al quadrato = 1 - (Prima somma di errori / Seconda somma di errori)
Articoli consigliati
Questa è stata una guida per R vs R al quadrato. Qui discutiamo anche le differenze chiave tra R e R al quadrato con infografica e tabella comparativa. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -
- Regressione lineare semplice
- Varianza vs deviazione standard
- Formula del coefficiente di correlazione
- Regressione vs ANOVA