비상 계획 테이블에서 R- 스퀘어 (U)모두 안녕,
Contingecy Tables (DOF와 loglikelihood와 같은 테이블에 위치)에서 R-square 불확실성 비율에 대한 질문이있었습니다. 현재 p- 값 (alpha = .05)에서 유의성을 발견 한 연구를하고 있지만 R-square 값은 0에 가깝습니다. 이제는 지속적인 vs continuous에서 R 값이 두 변수 간의 상관 관계를 결정하는 데 사용된다는 것을 알고 있습니다.
내 질문은 : contingecy 테이블의 Rsquare 값이 내 결론에 어떤 관련성이 있습니까?
나는 p 값을 통해 귀무 가설을 기각 할 수 있었지만, 앞에서 언급했듯이 R 스퀘어는 0에 가깝기 때문에 대체 가설을 염두에 두어야하는지 확신 할 수 없다.
미리 감사드립니다.
재 : R - 스퀘어 (U) 비상 계획 테이블굉장한,
고맙습니다!
재 : R - 스퀘어 (U) 비상 계획 테이블귀하는 RSquare (U) 당신이 해석하는 것과 같은 방식으로 RSquare 선형 회귀 분석에서. 그만큼 RSquare 제곱의 합계를 기준으로합니다. SS (모델) / SS (총) . RSquare (U) 마찬가지로 -L (모델) / -L (감소) . 올바른 모델이라고 가정하면 모델에 의해 고려되는 총 불확실성의 비율을 알려줍니다.
이 관계는 물류 적합성 ~보다 우연성 때문에 우연성 는 -L (모델) . 이것은의 분석이다 나이 으로 무게 ...에서 빅 클래스 샘플 데이터 테이블 :
그만큼 -L (모델) 위의 라벨이 붙어있다. 차 이리. 그만큼 -L (합계) 위의 라벨이 붙어있다. 줄인 이리. 그만큼 RSquare (U) 그러므로 차이 / 감소 = 5.037918 / 67.266350 = 0.0749 .
범주 형 반응의 통계적으로 중요한 모델이 매우 낮게 나타나는 것이 일반적입니다 RSquare (U) 이 예제에서 보여 주듯이. 연속 모델처럼 RSquare 그것은 한계 예측에 대한 조건부 예측의 성과를 나타낸다.
재시 도표의 R- 제곱 (U) mark R ^ 2 (U) 값을 해석하는 방법을 설명 할 수 있습니까? R ^ 2는 내가 올바르게 이해하면 방정식으로 설명 할 수있는 변동성이 얼마나되는지 알려줍니다. R ^ 2 (U)도 물류 회귀에 대해 동일하게 말합니까? 이 값이 훨씬 작다는 것을 감안할 때 이것이 얼마나 의미가 있는지 해석 할 수 있습니까? 나는 환경에 대한 생태 데이터를 사용하고 있습니다. 모형을보고 할 때 R ^ 2 (U) 또는 R ^ 2 (Fit Stepwise 창에서 찾은)를 사용 하시겠습니까? 물류 회귀와 더 관련이있는 숫자는 무엇입니까?
재시 도표의 R- 제곱 (U)로지스틱 회귀는 범주 형 반응과 함께 사용됩니다. 연속 반응에 대한 선형 회귀와 유사하지만 정확히 동일하지는 않습니다. 분산의 선형 회귀 분석은 제곱 편차의 합을 기반으로합니다. R 제곱 표본 통계량은 모형 제곱합과 수정 된 총 제곱합의 비율입니다. 오차 제곱합에는 모형에 포함되지 않은 고정 효과가 포함되지 않는다고 가정합니다. 즉, 모델이 편향되어 있지 않다고 가정합니다. 제곱의 합은 선택한 모델에 따라 다르므로 중요합니다. R 제곱은 예측 성능의 척도입니다.
R 제곱 (U)은 모형 모수의 음의 로그 우도 또는 불확실성 (U)을 기반으로합니다. 이 표본 통계량은 전체 모형과 축소 모형의 로그 우도 차이와 축소 모형의 로그 우도 비의 비율입니다. 선형 회귀 분석의 경우와 마찬가지로, 이탈도에 따른 적합도 부족이 없다고 가정합니다. R 제곱 (U)은 또한 예측 성능의 척도입니다.
물류 모델에 대한 R 제곱을 얻는 방법을 모르겠습니다. 일반화 R 제곱은 선형 회귀에서 기대하는 값에 더 가까운 값을 제공하려는 시도입니다. 그게 당신이 말하는 가치입니까? 조정 된 값의 의미와 해석이 명확하지 않습니다.
대체로, 범주 형 반응에 대한 R 제곱 (U)은 예측 변수가 많고 적합치가없는 모형의 경우 종종 매우 낮습니다. 예측 된 응답에 큰 불확실성이 있음을 의미합니다.
