Forskjellen mellom R vs R Squared
I artikkelen R vs R Squared er R et programmeringsspråk, som gir et medium for statistiske og grafiske beregninger av det enorme datasettet. Dette programmeringsspråket er åpen kildekode som har programvarefasiliteter som er veldig nyttige i dagens trendteknologier som datavitenskap, maskinlæring osv. R-programmeringsspråk er et av de effektive språkene for å vise grafer for analyse av datasett med mange verktøy og biblioteker i-bygget. Dette språket er veldig enkelt å forstå statistiske teknikker som skal implementeres. Den har også mange biblioteker som er skrevet i R og er lagret i CRAN, men for veldig høy beregningsoppgave brukes C, C ++ og Fortan-koder.
R-kvadratet (R 2 ) utdypes av lineære modeller ved bruk av en viss oppfatning eller del av variasjonen av responsvariabler. R-kvadratet er også som R-programmeringsspråket for statistiske målinger av datasett som passer best i regresjonslinjen. R-kvadrat er også kjent som når det gjelder bestemmelseskoeffisienten, eller koeffisienten for flere bestemmelser for flere regresjoner.
Head to Head sammenligning mellom R vs R Squared (Infographics)
Nedenfor er de topp 8 forskjellene mellom R vs R Squared:
Viktige forskjeller mellom R vs R Squared
La oss se noen av de viktigste nøkkelforskjellene mellom R og R i kvadratet.
- Definisjon: R er et programmeringsspråk som støtter beregning av statistiske datasett og demonstrerer disse datasettene grafisk for enkel analyse av de gitte dataene. R squared støtter også statistiske datasett for utvikling av bedre dataanalyse med denne data mining-programvaren. R-kvadratet er ingenting to ganger R, dvs. flere R ganger R for å få R-kvadratet. Med andre ord, Konstant av bestemmelse er kvadratet med konstant korrelasjon.
- Konstanter : R gir verdien som er regresjonsutgang i oppsummeringstabellen, og denne verdien i R kalles korrelasjonskoeffisienten. I R-kvadratet gir den verdien som er multiple regresjonsutgang kalt en bestemmelseskoeffisient.
- Forstå begrepet: Det er lett å forklare R square med regresjonskonseptet, men det er vanskelig å gjøre det med R.
- Verdiområde for variabler: I R varierer de to usikre mengdeverdiene fra -1 til 1. I R-kvadratet varierer de to usikre kvantitetsverdiene fra 0 til 1 fordi de aldri kan være negative ettersom verdien blir kvadratisk.
- Korrelasjon mellom antall variabler: I R kan korrelasjon enkelt utdypes for enkel lineær regresjon da den bare involverer to usikre variabler, den ene er x og den andre er y. I R-kvadratet utdyper den både enkel lineær regresjon og flere regresjoner, hvor R det er vanskelig å forklare for flere regresjoner.
- Begrensninger : I R-kvadratet kan det ikke bestemme om koeffisientens estimater og prediksjon er partisk. Det kan ikke indikere om regresjonsmodellen gir en god passform for de gitte dataene. Som i R, støtter det et enormt sett med data som for eksempel håndtering av big data.
- R og R kvadratverdier : I R kvadrat viser bestemmelseskoeffisienten prosentvis variasjon i y som er forklart av alle x-variablene sammen. Så det varierer fra 0 til 1 der 1 gir utmerket verdi og 0 de fattige. I R-korrelasjonskoeffisienten er graden av forhold mellom to variabler bare sier x og y, så det varierer fra -1 til 1 der 1 indikerer at de to variablene beveger seg unisont og -1 indikerer at to variabler er i perfekte motsetninger.
R vs R Squared Comparison Table
La oss diskutere topp sammenligningen mellom R vs R Squared
Det er mange verktøy tilgjengelig for å utføre dataanalyse. Ettersom datavitenskap er en av de utviklende teknologiene for å drive og utvikle virksomheter. Siden vi kan se til og med Python og SAS er andre verktøy for anvendt matematikk som statistisk dataanalyse, men SAS er ikke gratis og Python mangler kommunikasjonsalternativer, og derfor er R et godt verktøy mellom implementering og dataanalyse.
| Sr.No | R | R Kvadrat |
| 1. | Det er en prediktiv mengde som brukes i korrelasjonsanalysen. | Det er en særegenhet som brukes i multivariat analyse. |
| 2. | Det er også kjent som korrelasjonskoeffisienten. | Det er også kjent som konstant bestemmelse. |
| 3. | I dette er det en lineær sammenheng i tykke av to usikre mengder som er estimert av den utvidede delen av vitaliteten til disse to mengdene. | I R-kvadratet er det flere usikre mengder, som også er estimert av effektiviteten av assosiasjonen i tykkelsen av flere usikre mengder. |
| 4. | I R er den absolutte korrelasjonen og ingen korrelasjoner demonstrert hver av verdiene henholdsvis 1, 00 og 0, 0. | R-kvadratet varierer i tillegg fra 0 til 1, som betegner 0 en dårlig indikator og 1 som en utmerket indikator. |
| 5. | R er en slags indeks over robustheten i forholdet omsluttet av to usikre parametere. | R-kvadratet er i tillegg en i alt indikasjonen på robustheten til den lineære ligningen som forutsier verdien av en variabel som en operasjon av en eller flere usikre mengder. |
| 6. | R programmeringsspråk inkluderer maskinlæringsalgoritmer, lineær regresjon, tidsserier, statistiske inferenser, etc. | R-kvadratiske inneholder samtidig maskinlæringsalgoritmer, multiple regresjon, etc. |
| 7. | R har flere måter å representere og vise dataene på, enten gjennom et nedslagsdokument eller en skinnende app som bruker R studio. | R-kvadratet kan også være diagrammer for viktimisering av offer og grafer som støttes ved beregning av r-kvadratet. |
| 8. | R kan kommunisere med andre språk som Java, C ++. R kan også koble til med forskjellige databaser som Spark eller Hadoop. | R-kvadratet kan samtidig kommunisere med språk som Java, C, C ++ som R Programmeringsspråk støtter. |
Konklusjon
Som vi så i denne artikkelen er R-kvadratet kvadratet av R, dvs. kvadratet av korrelasjon mellom to usikre mengder (x og y). Så indirekte står det at R er koeffisienten for korrelasjon av lineær sammenheng mellom bare to usikre mengder eller variabler. Men i tilfelle av R-kvadratet kan det måle styrken på sammenhenger mellom flere variabler som ikke er mulig i R. Så vi kan konkludere med at R-kvadratet er bedre enn R ettersom det er flere R-ganger R. Derfor,
R kvadrat = 1 - (Første sum av feil / Andre sum feil)
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til R vs R Squared. Her diskuterer vi også R vs R Squared viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Enkel lineær regresjon
- Varians vs standardavvik
- Korrelasjonskoeffisientformel
- Regresjon vs ANOVA