R2가 음수로 나올 때 그것을 좋아하십시오.<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요 여러분,
JMP가 "원래 척도에서 측정된 적합성"을 계산할 때 이변량 적합성 플랫폼에서 무엇을 하는지 아는 사람이 있습니까? 나는 부정적인 R을 얻었다 2 . 절편이 없는 모델을 추정합니까?
나는 데이터가 특이하고 로그-로그 변환을 사용할 때 많은 누락된 관찰이 있다는 것을 알고 있지만 여전히 뭔가 진행되고 있음이 분명합니다....
내가 얻은 결과를 재현하기 위한 스크립트가 포함된 데이터 테이블이 첨부되어 있습니다.
감사,
론
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.해명해주셔서 감사합니다.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.에서만 이변량/맞춤 특수 내가 X로 Y 맞추기 JMP는 예측된 값을 원래 척도로 다시 변환하지만 위에서 언급한 문헌에서 참조된 안티 로그 변환으로 조정하지 않습니다.Fit Model 또는 Fit Y by X(Fit Special 제외)와 함께 변환된 응답을 사용하면 변환된 응답에서 예측이 이루어지며 Prediction Profiler도 마찬가지입니다.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.이 경우 JMP가 적합 모델 플랫폼에서 예측 값을 요청할 때(즉석에서 변환한 후) 이 수정(또는 다른 수정)을 사용하는지 알고 있는지 묻고 싶습니다. 예측 프로파일러는 어떻습니까?
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.대단히 감사합니다. 이것은 모두 관련성이 있고 흥미롭습니다.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.불행히도 그들의 유용성과 비교 가능성은 IMHO에 제한적입니다.
추가 참고 사항-i 로그 선형 모델에서 원래 스케일에 대한 예측을 하려면 안티 로그가 필요합니다. 그러나 다음을 추가하여 조정을 적용해야 합니다. 에스 2 /2, 즉, 와이 * = exp[로그(y* ) + (초 2 /2 )]. 이것 블로그 게시물은 이유를 설명합니다. 계량 경제학 비트: Dave Giles의 블로그: 로그 선형 회귀에서 예측 .
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.알겠습니다. 안티 로그 결과를 어떻게 활용할 수 있습니까? 그들은 무엇과 비교할 수 있습니까?
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.하나는 원본 데이터에 적합하고 다른 하나는 로그 로그 변환 데이터에 맞는 두 가지 모드는 서로 다른 모델입니다. 안티 로그는 로그 선형 모델의 맞춤 통계 요약을 원래 선형 맞춤의 결과와 동일하게 만들지 않습니다.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.고맙습니다 지안차오 ,
부정적인 수치를 재현했습니다. 그러나 그림과 동일한 데이터에 선을 맞춘 결과와 그림이 동일할 것으로 예상합니다.
그러나 이것을 적합선으로 실행하면 동일한 R2를 얻지 못합니다.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.Fit Measured on Original Scale 보고서가 누락된 점에 대해 사과드립니다. 첨부된 표는 이 경우 음수 R 제곱이 어디에서 왔는지 보여줍니다. 칼럼을 저장했습니다 잔차 속도 모델 적합에서 (그것은 원래 스케일로 역변환하기 위해 Exp를 취함으로써 계산됨을 주목하십시오). 그런 다음 두 개의 Sum of Squares 열을 계산했습니다. 합계의 SS (SST) 및 오류의 SS (SSE), JMP에서 사용하는 R 제곱 공식의 경우 1- SSE/SST=1- 164569257/115933657=-0.41951234입니다. 따라서 등 변형은 다음을 발생시킵니다. 네거티브 R 스퀘어.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.오해해서 죄송합니다. 나는 아래에 표시된 R2를 언급하고 있었습니다.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.R Square Adj는 회귀의 모델 항 수에 대해 조정된 원래 R^2입니다.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.댓글 감사합니다 지안차오
내가 뭔가를 놓치고 있어야합니다. 출력에서 정확히 어디에서 조정되었다고 말합니까?
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.음의 R Square Adj가 의미하는 바는 예측 변수의 가변성 부분이 예상 응답을 예측하는 데 도움이 되지 않는다는 것입니다. 따라서 R Square는 모델의 예상 성능을 판단하기 위한 철권으로만 사용되어서는 안 됩니다. 그러나 R Square 및 관련 R Square Adj에도 좋습니다. 긍정적인 것.
Re: R2가 음수로 나오면 그냥 좋아하세요.R 제곱은 실제로 양수이지만 0에 가깝습니다. 이 경우 조정된 R 제곱은 약간 음수일 수 있습니다.이것이 조정된 R 제곱 공식이 작동하도록 구축된 방식입니다. 사실, R Square가
귀하의 경우 음수 R Square Adj. R Square <0.0013568일 때 발생합니다. 얼마나 부정적인 R square Adj. 이는 모형 항이 반응을 예측하는 데 도움이 되지 않는다는 의미입니다. .
절편이 없는 모델을 추정합니까?
아니요, 기본적으로 가로채기가 포함됩니다.
