R2 (RSquare) und Generallized R2 für Modelle mit nominalem AnsprechverhaltenLiebe Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter,
Ich habe Zweifel, welches R2 als Metrik für die JMP-Modelle mit nominaler Antwort verwendet wird, wie Partition oder XGBoost (verfügbar in JMP Pro16). Insbesondere wird R2 als Metrik für die Splits-Zählung verwendet, die ein Schlüssel zur Steuerung der Effektivität des Modells ist. Für die Modelle mit kontinuierlicher Reaktion ist mir alles klar, aber wie lautet die Formel und Interpretation von R2 für die nominelle Reaktion?
In Bezug auf Generalized R2 ist auch noch nicht klar - welcher genaue Typ von Generalized R2 wird zur Schätzung der Modellanpassung verwendet: Nagelkerke, McFadden, Craig / Uhler oder Cox-Snell? Im JMP-Handbuch wird berichtet, dass sie gleich sind, aber tatsächlich nicht: hier https://statisticalhorizons.com/r2logistic und hier: https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-pseudo-r-squareds/
Ich würde mich sehr über Ihre Antworten und Ihre Beratung freuen.
Mit freundlichen Grüßen,
Michael
AnalytikAndereSkriptingRe: R2 (RSquare) und Generallized R2 für die Modelle mit nominaler ReaktionAus der JMP-Hilfe zur nominalen logistischen Regression:
Dies sieht aus wie der McFadden-Typ, da Ihr Artikel, auf den verwiesen wird, behauptet, dass JMP verwendet. Ich habe in der JMP-Dokumentation nichts gesehen, was behauptet, dass alle verschiedenen RSquare-Typen gleich sind.
Re: R2 (RSquare) und Generallized R2 für die Modelle mit nominaler ReaktionNun, meine Frage besteht aus zwei Fragen: bezüglich des R2 für die nominelle Antwort und des verallgemeinerten R2. Die Antwort zu R2 habe ich gerade von dir bekommen. Danke vielmals!
In der Dokumentation wird für Generalized R2 der identische Charakter der R2-Typen angegeben. Link + die angehängte Seite. Ich bitte Sie daher, sie zu überprüfen und mir den Fall von Generalized R2 zu klären, wenn Sie nichts dagegen hätten.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/overall-statistics.shtml
