Skillnaden mellan R vs R Squared

I artikel R vs R Squared är R ett programmeringsspråk som ger ett medium för statistiska och grafiska beräkningar av den enorma datamängden. Detta programmeringsspråk är öppen källkod som har mjukvarufaciliteter som är mycket användbara i dagens trendtekniker som datavetenskap, maskininlärning, etc. R-programmeringsspråk är ett av de effektiva språken för att visa grafer för analys av datamängder med många verktyg och bibliotek inbyggd. Detta språk är mycket enkelt att förstå statistiska tekniker som ska implementeras. Det har också många bibliotek som är skrivna i R och lagras i CRAN, men för mycket hög beräkning används C, C ++ och Fortan-koder.

R-kvadrat (R 2 ) utarbetas av linjära modeller med användning av viss uppfattning eller del av variationen i svarsvariabler. R-kvadrat är också som R-programmeringsspråket för statistiska mätningar av datauppsättningar som bäst passar in i regressionslinjen. R-kvadrat är också känt som i termer av bestämningskoefficienten, eller koefficienten för flera bestämningar för flera regressioner.

Head to Head jämförelse mellan R vs R Squared (Infographics)

Nedan är de 8 bästa skillnaderna mellan R vs R Squared:

Viktiga skillnader mellan R vs R Squared

Låt oss se några av de viktigaste viktiga skillnaderna mellan R och R kvadrat.

  • Definition: R är ett programmeringsspråk som stöder beräkningen av statistiska datamängder och demonstrerar dessa datamängder grafiskt för enkel analys av givna data. R-kvadrat stöder också statistiska datamängder för utveckling av bättre dataanalys med denna data mining-programvara. R-kvadrat är inget två gånger R, dvs flera R gånger R för att få R-kvadrat. Med andra ord, konstant för bestämning är kvadratet med konstant korrelation.
  • Konstanter : R ger värdet som är regressionsutmatning i sammanfattningstabellen och detta värde i R kallas korrelationskoefficienten. I R-kvadrat ger det värdet som är multipel regressionsutgång som kallas en bestämningskoefficient.
  • Förstå konceptet: Det är lätt att förklara R square med regressionskonceptet men det är svårt att göra det med R.
  • Värdeintervall för variabler: I R sträcker sig de två osäkra kvantitetsvärdena från -1 till 1. I R kvadrerar de två osäkra kvantitetsvärdena från 0 till 1 eftersom det aldrig kan vara negativt eftersom dess värde blir kvadrat.
  • Korrelation mellan antalet variabler: I R kan korrelationen enkelt utarbetas för enkel linjär regression eftersom den bara involverar två osäkra variabler, den ena är x och den andra är y. I R-kvadrat utarbetar den både enkel linjär regression och multipla regressioner, varvid R det är svårt att förklara för flera regressioner.
  • Begränsningar : I R-kvadrat kan det inte bestämma om koefficienternas uppskattningar och förutsägelse är partiska. Det kan inte indikera om regressionsmodellen passar bra för de givna data. Liksom i R, stöder det en enorm uppsättning data som att hantera big data.
  • R- och R-kvadratvärden : I R-kvadrat visar bestämningskoefficienten den procentuella variationen i y som förklaras av alla x-variablerna tillsammans. Så det sträcker sig från 0 till 1 där 1 ger utmärkt värde och 0 de fattiga. I R-korrelationskoefficient är graden av förhållande mellan två variabler bara säger x och y, så det sträcker sig från -1 till 1 där 1 indikerar att de två variablerna rör sig i enhet och -1 indikerar att två variabler är i perfekta motsatser.

R mot R kvadratjämförelsetabell

Låt oss diskutera den bästa jämförelsen mellan R vs R Squared

Det finns många verktyg tillgängliga för att utföra dataanalys. Eftersom datavetenskap är en av de tekniker som utvecklas för att driva och utveckla företag. Eftersom vi kan se till och med Python och SAS är andra verktyg för tillämpad matematik såsom statistisk dataanalys, men SAS är inte gratis och Python saknar kommunikationsalternativ, så R är ett bra verktyg mellan implementering och dataanalys.

Sr.No R R kvadrat
1.Det är en prediktiv mängd som används i korrelationsanalysen.Det är en egenhet som används i multivariat analys.
2. Det är också känt som korrelationskoefficient.Det är också känt som konstant bestämning.
3.I detta finns det en linjär korrelation i tjockleken av två osäkra kvantiteter som uppskattas av den utsträckta delen av vitaliteten hos dessa två kvantiteter.I R-kvadrat finns det flera osäkra kvantiteter som också uppskattas av effektiviteten hos föreningen inom tjockt av flera osäkra kvantiteter.
4.I R demonstreras den absoluta korrelationen och inga korrelationer vardera med värdena 1, 00 respektive 0, 0.R-kvadraten sträcker sig dessutom från 0 till 1, vilket betecknar 0 en dålig indikator och 1 som en utmärkt indikator.
5.R är ett slags index för robustheten i relationen som omges av två osäkra parametrar.R-kvadrat är dessutom en i allt indikeringen av robustheten för den linjära ekvationen som förutsäger värdet på en variabel som en operation av en eller flera osäkra mängder.
6. R-programmeringsspråk inkluderar maskininlärningsalgoritmer, linjär regression, tidsserier, statistiska slutsatser, etc.R-kvadrat inkluderar tillsammans maskininlärningsalgoritmer, multipel regression etc.
7. R har flera sätt att representera och visa data, antingen genom ett markdown-dokument eller en blank app med R studio.R-kvadrat kan också vara diagrammatiska offerdiagram och diagram som stöds vid beräkning av r-kvadrat.
8. R kan kommunicera med andra språk som Java, C ++. R kan också ansluta till olika databaser som Spark eller Hadoop.R-kvadrat kan tillsammans kommunicera med språk som Java, C, C ++ liknande R Programmeringsspråk stöder.

Slutsats

Som vi såg i denna artikel är R kvadrat kvadratet av R, dvs. kvadratet av korrelation mellan två osäkra mängder (x och y). Så indirekt säger det att R är korrelationskoefficienten för linjärt samband mellan endast två osäkra kvantiteter eller variabler. Men i fallet med R-kvadrat kan det mäta styrkan i förhållandena mellan flera variabler, vilket inte är möjligt i R. Så vi kan dra slutsatsen att R-kvadrat är bättre än R eftersom det är multipelt med R gånger R. Därför

R kvadrat = 1 - (Första summan av fel / andra summan av fel)

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till R vs R Squared. Här diskuterar vi också R vs R Squared viktiga skillnader med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Enkel linjär regression
  2. Varians vs standardavvikelse
  3. Korrelationskoefficientformel
  4. Regression vs ANOVA

Kategori:

Mjukvaruutveckling