Différence entre R et R au carré
Dans l'article R vs R Squared, R est un langage de programmation, qui fournit un support pour les calculs statistiques et graphiques de l'énorme ensemble de données. Ce langage de programmation est open-source et dispose de fonctionnalités logicielles très utiles dans les technologies actuelles comme la science des données, l'apprentissage automatique, etc. Le langage de programmation R est l'un des langages efficaces pour afficher des graphiques d'analyse d'ensembles de données avec de nombreux outils et bibliothèques intégré. Ce langage est très simple à comprendre les techniques statistiques à mettre en œuvre. Il possède également de nombreuses bibliothèques écrites en R et stockées dans CRAN, mais pour des tâches de calcul très élevées, des codes C, C ++ et Fortan sont utilisés.
R au carré (R 2 ) est élaboré par des modèles linéaires utilisant une certaine perception ou une partie de la variation des variables de réponse. R au carré est également comme le langage de programmation R pour les mesures statistiques des ensembles de données qui sont les mieux adaptés dans la droite de régression. R au carré est également connu en termes de coefficient de détermination ou de coefficient de déterminations multiples pour plusieurs régressions.
Comparaison tête à tête entre R et R au carré (infographie)
Voici les 8 principales différences entre R vs R Squared:
Différences clés entre R et R au carré
Voyons quelques-unes des principales différences clés entre R et R au carré.
- Définition: R est un langage de programmation qui prend en charge le calcul d'ensembles de données statistiques et la démonstration graphique de ces ensembles de données pour une analyse facile des données données. R squared prend également en charge les ensembles de données statistiques pour le développement d'une meilleure analyse des données avec ce logiciel d'exploration de données. R au carré n'est rien deux fois le R, c'est-à-dire plusieurs fois R pour obtenir R au carré. En d'autres termes, la constante de détermination est le carré de la corrélation constante.
- Constantes : R donne la valeur qui est la sortie de régression dans le tableau récapitulatif et cette valeur dans R est appelée le coefficient de corrélation. Dans R au carré, il donne la valeur qui est une sortie de régression multiple appelée coefficient de détermination.
- Comprendre le concept: Il est facile d'expliquer le carré R avec le concept de régression mais il est difficile de le faire avec R.
- Plage de valeurs des variables: Dans R, les deux valeurs de quantité incertaine vont de -1 à 1. Dans R au carré, les deux valeurs de quantité incertaines vont de 0 à 1 car elle ne peut jamais être négative car sa valeur est au carré.
- Corrélation entre le nombre de variables: Dans R, la corrélation peut être facilement élaborée pour une régression linéaire simple car elle n'implique que deux variables incertaines, l'une est x et l'autre est y. Dans R au carré, il élabore à la fois une régression linéaire simple et des régressions multiples, où R est difficile à expliquer pour les régressions multiples.
- Limites : Dans R au carré, il ne peut pas déterminer si les estimations et la prédiction des coefficients sont biaisées. Il ne peut pas indiquer si le modèle de régression fournit un bon ajustement pour les données données. Comme dans R, il prend en charge un énorme ensemble de données telles que le traitement des mégadonnées.
- Valeurs R et R au carré : dans R au carré, le coefficient de détermination montre la variation en pourcentage de y qui est expliquée par toutes les variables x ensemble. Il va donc de 0 à 1 où 1 donne une excellente valeur et 0 les pauvres. Dans R, le coefficient de corrélation est le degré de relation entre deux variables disons seulement x et y, il varie donc de -1 à 1 où 1 indique que les deux variables se déplacent à l'unisson et -1 indique que deux variables sont en parfait opposés.
Tableau de comparaison R vs R au carré
Discutons de la meilleure comparaison entre R vs R Squared
Il existe de nombreux outils disponibles pour effectuer une analyse des données. La science des données étant l'une des technologies en évolution pour gérer et développer des entreprises. Comme nous pouvons voir que même Python et SAS sont d'autres outils pour les mathématiques appliquées telles que l'analyse statistique des données, mais SAS n'est pas gratuit et Python manque d'options de communication, donc R est un bon outil entre l'implémentation et l'analyse des données.
| Sr.Non | R | R au carré |
| 1. | Il s'agit d'une quantité prédictive utilisée dans l'analyse de corrélation. | C'est une particularité utilisée dans l'analyse multivariée. |
| 2. | Il est également connu sous le nom de coefficient de corrélation. | Il est également connu sous le nom de détermination constante. |
| 3. | En cela, il existe une corrélation linéaire dans l'épaisseur de deux quantités incertaines qui sont estimées par la portion étendue de la vitalité de ces deux quantités. | Dans R au carré, il existe de multiples quantités incertaines qui sont également estimées par l'efficacité de l'association dans l'épaisseur de plusieurs quantités incertaines. |
| 4. | Dans R, la corrélation absolue et aucune corrélation sont démontrées chacune par les valeurs 1, 00 et 0, 0 respectivement. | R au carré varie en outre de 0 à 1, ce qui signifie 0 un mauvais indicateur et 1 comme un excellent indicateur. |
| 5. | R est une sorte d'indice de la robustesse de la relation entourée de deux paramètres incertains. | R au carré est en outre une indication en tout de la robustesse de l'équation linéaire qui prédit la valeur d'une variable en tant qu'opération d'une ou plusieurs quantités incertaines. |
| 6. | Le langage de programmation R comprend des algorithmes d'apprentissage automatique, une régression linéaire, des séries chronologiques, des inférences statistiques, etc. | R au carré comprend également des algorithmes d'apprentissage automatique, une régression multiple, etc. |
| sept. | R a plusieurs façons de représenter et d'afficher les données, via un document de démarque ou une application brillante utilisant R studio. | R au carré peut également être des diagrammes de victimisation schématiques et des graphiques pris en charge lors du calcul du r au carré. |
| 8. | R peut communiquer avec d'autres langages comme Java, C ++. R peut également se connecter à différentes bases de données comme Spark ou Hadoop. | R au carré peut communiquer conjointement avec des langages comme Java, C, C ++ similaires aux supports du langage de programmation R. |
Conclusion
Comme nous l'avons vu dans cet article, R au carré est le carré de R, c'est-à-dire le carré de corrélation entre deux quantités incertaines (x et y). Il indique donc indirectement que R est le coefficient de corrélation de la relation linéaire entre seulement deux quantités ou variables incertaines. Mais dans le cas de R au carré, il peut mesurer la force des relations entre plusieurs variables, ce qui n'est pas possible dans R. Nous pouvons donc conclure que R au carré est meilleur que R car il est multiple de R fois R. Par conséquent,
R au carré = 1 - (Première somme d'erreurs / Deuxième somme d'erreurs)
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