R2 (RSquare) e Generallized R2 per i modelli con risposta nominaleCari colleghi,
Ho un dubbio su quale R2 sia utilizzato come metrica per i modelli di JMP con risposta nominale, come Partition o XGBoost (disponibile in JMP Pro16). In particolare, R2 viene utilizzato come metrica per il conteggio delle frazioni, che è una chiave per controllare l'efficacia del modello. Per i modelli con risposta continua tutto è chiaro per me, ma qual è la formula e l'interpretazione di R2 per la risposta nominale?
Per quanto riguarda l'R2 generalizzato, non è ancora chiaro anche - quale tipo esattamente di R2 generalizzato viene utilizzato per la stima dell'adattamento del modello: Nagelkerke, McFadden, Craig / Uhler o Cox-Snell? Nel manuale di JMP sono riportati essere uguali, ma in realtà non lo sono: qui https://statisticalhorizons.com/r2logistic e qui: https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-pseudo-r-squareds/
Apprezzerei molto le tue risposte e la tua consulenza.
Cordiali saluti,
Michael
AnalyticsAltroScriptingOggetto: R2 (RSquare) e Generallized R2 per i modelli con risposta nominaleDalla guida di JMP sulla regressione logistica nominale:
Questo sembra il tipo McFadden, poiché il tuo articolo di riferimento afferma che JMP utilizza. Non ho visto nulla nella documentazione di JMP che affermasse che tutti i diversi tipi di RSquare sono gli stessi.
Oggetto: R2 (RSquare) e Generallized R2 per i modelli con risposta nominaleBene, la mia domanda è composta da due: per quanto riguarda l'R2 per la risposta nominale e l'R2 generalizzato. La risposta su R2 ho appena ricevuto da te. Grazie molto!
Per quanto riguarda R2 generalizzato, la documentazione afferma il carattere identico dei tipi R2. Link + la pagina allegata. Quindi, ti chiedo gentilmente di controllarli e di chiarirmi il caso di R2 generalizzato, se non ti dispiace.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/overall-statistics.shtml
