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R2 (RSquare) y R2 generalizado para los modelos con respuesta nominal

Queridos colegas,

 

Tengo la duda de qué R2 se utiliza como métrica para los modelos de JMP con respuesta nominal, como Partition o XGBoost (disponible en JMP Pro16). En particular, R2 se utiliza como métrica para el recuento de divisiones, que es clave para controlar la efectividad del modelo. Para los modelos con respuesta continua, todo está claro para mí, pero ¿cuál es la fórmula y la interpretación de R2 para la respuesta nominal?

Con respecto a R2 generalizado, todavía no está claro: ¿qué tipo de R2 generalizado se usa exactamente para la estimación del ajuste del modelo: Nagelkerke, McFadden, Craig / Uhler o Cox-Snell? En el manual de JMP se informa que son iguales, pero no lo son de hecho: aquí https://statisticalhorizons.com/r2logistic y aquí: https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-pseudo-r-squareds/

Agradecería mucho sus respuestas y consultas.

 

Atentamente,

Miguel

AnalíticaOtroScriptingRe: R2 (RSquare) y R2 generalizado para los modelos con respuesta nominal

De la ayuda de JMP sobre regresión logística nominal:

 

 

Esto se parece al tipo McFadden, ya que su artículo de referencia afirma que utiliza JMP. No vi nada en la documentación de JMP que afirme que todos los diferentes tipos de RSquare son iguales.