Rozdíl mezi R a R na druhou

V článku R vs R Squared je R programovací jazyk, který poskytuje médium pro statistické a grafické výpočty obrovského souboru dat. Tento programovací jazyk je open-source, který má softwarová zařízení, která jsou velmi užitečná v dnešních trendových technologiích, jako je věda o datech, strojové učení atd. Programovací jazyk R je jedním z účinných jazyků pro zobrazování grafů analýzy datových sad s mnoha nástroji a knihovnami. vestavěný. Tento jazyk je velmi jednoduchý na pochopení statistických technik, které mají být implementovány. Má také mnoho knihoven, které jsou zapsány v R a jsou uloženy v CRAN, ale pro velmi vysokou výpočetní úlohu se používají kódy C, C ++ a Fortan.

R na druhou (R2) je zpracován lineárními modely s využitím určitého vnímání nebo části variace proměnných odezvy. R hranatý je také jako programovací jazyk R pro statistická měření datových sad, které jsou nejlépe umístěny v regresní linii. R čtverec je také známý jako z hlediska koeficientu stanovení nebo koeficientu více stanovení pro více regresí.

Srovnání hlava-hlava mezi R a R na druhou (infografika)

Níže je osm nejlepších rozdílů mezi R a R na druhou:

Klíčové rozdíly mezi R a R na druhou

Podívejme se na některé z hlavních klíčových rozdílů mezi R a R na druhou.

  • Definice: R je programovací jazyk, který podporuje výpočet statistických datových sad a demonstraci těchto datových sad graficky pro snadnou analýzu daných dat. R squared také podporuje statistické datové sady pro vývoj lepší analýzy dat s tímto softwarem pro těžbu dat. R na druhou není nic dvojnásobného R, tj. Více R-násobků R na získání R na druhou. Jinými slovy, konstanta determinace je čtvercem konstantní korelace.
  • Konstanty : R udává hodnotu, která je regresním výstupem v souhrnné tabulce a tato hodnota v R se nazývá koeficient korelace. Na druhou mocninu R udává hodnotu, která je vícenásobným regresním výstupem nazývaným koeficient determinace.
  • Porozumění konceptu: Je snadné vysvětlit R čtverec s regresní koncepcí, ale je obtížné to udělat s R.
  • Rozsah hodnot proměnných: V R se hodnoty dvou nejistých veličin pohybují v rozmezí od -1 do 1. V R na druhou se hodnoty dvou nejistých veličin pohybují v rozmezí 0 až 1, protože nikdy nemůže být záporné, protože jeho hodnota se dostane na druhou.
  • Korelace mezi počtem proměnných: V R lze korelaci snadno zpracovat pro jednoduchou lineární regresi, protože zahrnuje pouze dvě nejisté proměnné, jedna je xa druhá je y. Na druhou mocninu R rozpracovává jednoduchou lineární regresi i vícenásobné regrese, přičemž R je obtížné vysvětlit vícenásobné regrese.
  • Omezení : Na druhou mocninu R nelze určit, zda jsou odhady koeficientů a predikce zkreslené. Nemůže naznačit, zda regresní model poskytuje vhodné údaje pro dané údaje. Stejně jako v R, to podporuje obrovskou sadu dat, jako je řešení s velkými daty.
  • Hodnoty R a R na druhou : V R na druhou koeficient stanovení ukazuje procentuální změnu v y, která je vysvětlena všemi proměnnými x dohromady. Takže se pohybuje od 0 do 1, kde 1 dává vynikající hodnotu a 0 chudým. V koeficientu korelace R je míra vztahu mezi dvěma proměnnými, které říkají pouze x a y, takže se pohybuje v rozmezí od -1 do 1, kde 1 označuje, že se dvě proměnné pohybují v souzvuku a -1 označuje, že dvě proměnné jsou v dokonalých protikladech.

Porovnávací tabulka R vs R

Pojďme diskutovat o nejlepším srovnání mezi R a R na druhou

Pro analýzu dat je k dispozici spousta nástrojů. Protože věda o údajích je jednou z vyvíjejících se technologií pro řízení a rozvoj podniků. Protože jsme schopni vidět i Python a SAS, jsou další nástroje pro aplikovanou matematiku, jako je statistická analýza dat, ale SAS není zdarma a Python postrádá komunikační možnosti, takže R je dobrý nástroj mezi implementací a analýzou dat.

Sr.Ne R R na druhou
1.Je to prediktivní veličina použitá v korelační analýze.Je to zvláštnost používaná v multivariační analýze.
2. Je také znám jako korelační koeficient.To je také známé jako neustálé určování.
3.Přitom existuje lineární korelace v hustotě dvou nejistých veličin, které jsou odhadnuty rozšířenou částí vitality těchto dvou veličin.Na druhou mocninu R existuje několik nejistých veličin, které se také odhadují na základě účinnosti asociace v hustotě velkého množství nejistých veličin.
4.V R je absolutní korelace a žádná korelace prokázána hodnotami 1, 00 a 0, 0.R na druhou se navíc pohybuje v rozmezí od 0 do 1, což označuje 0 jako špatný indikátor a 1 jako vynikající indikátor.
5.R je druh indexu robustnosti vztahu uzavřeného dvěma nejistými parametry.R mocnina je navíc jedna ze všech indikací robustnosti lineární rovnice, která předpovídá hodnotu jedné proměnné jako operaci jedné nebo více nejistých veličin.
6. Programovací jazyk R zahrnuje algoritmy strojového učení, lineární regresi, časové řady, statistické závěry atd.R na druhou společně zahrnuje algoritmy strojového učení, vícenásobnou regresi atd.
7. R má několik způsobů, jak reprezentovat a zobrazovat data, a to buď prostřednictvím dokumentu ke stažení nebo lesklé aplikace pomocí aplikace R studio.R čtverec také může být grafický graf viktimizace a grafy podporované pro výpočet r čtverce.
8. R umí komunikovat s jinými jazyky, jako je Java, C ++. R se také může spojit s různými databázemi jako Spark nebo Hadoop.R na druhou může společně komunikovat s jazyky, jako je Java, C, C ++, podobně jako podpora jazyků R Programming.

Závěr

Jak jsme viděli v tomto článku, R na druhou je čtverec R, tj. Čtverec korelace mezi dvěma nejistými veličinami (x a y). Nepřímo tedy uvádí, že R je koeficient korelace lineárního vztahu mezi pouze dvěma nejistými veličinami nebo proměnnými. Ale v případě R na druhou může měřit sílu vztahů mezi více proměnnými, což není možné v R. Takže můžeme dojít k závěru, že R na druhou je lepší než R, protože je násobkem R krát R. Proto,

R na druhou = 1 - (první součet chyb / druhý součet chyb)

Doporučené články

Toto byl průvodce R vs R na druhou. Zde také diskutujeme o klíčových rozdílech R vs R s infografiky a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích -

  1. Jednoduchá lineární regrese
  2. Variace vs. standardní odchylka
  3. Korelační koeficient vzorce
  4. Regrese vs. ANOVA

Kategorie:

Vývoj softwaru