Orang membutuhkan berbagai detektor untuk mendeteksi jenis metode dalam pembelajaran. Matematika mengandung banyak teorema yang berhubungan dengan dunia fungsi kerja. R Squared dan Adjusted R Squared adalah dua jenis pengukuran variabel yang mewakili nilai yang diberikan dalam model prediksi.
R Kuadrat vs Disesuaikan R Kuadrat
Perbedaan antara R Squared dan Adjusted R Squared adalah bahwa R Squared adalah jenis pengukuran yang mewakili variasi variabel dependen dalam statistik, di mana Adjusted R Squared adalah versi baru dari R Squared yang menyesuaikan prediktor variabel dalam model regresi.
R Squared adalah jenis pengukuran demografis yang menunjukkan perbedaan variabel. Metode pengukuran ini membantu untuk menunjukkan perselisihan proporsional dari variabel dependen yang telah dijelaskan oleh variabel independen. Simbol yang mewakili R Kuadrat adalah R2 dimana disebut juga koefisien determinasi.
Sebaliknya, Adjusted R Square adalah pengukuran statistik dan versi modifikasi baru untuk R Square. Prediktor yang tidak muncul dalam model regresi diambil dengan metode Adjusted R Squared. Model ini menambahkan input variabel yang mendekati variabel input sebenarnya. Dengan mengambil input tambahan model memberikan output yang sempurna.
Tabel Perbandingan Antara R Squared dan Adjusted R Squared
| Parameter Perbandingan | R kuadrat | Disesuaikan R Kuadrat |
| Berarti | Pengukuran statistik digunakan untuk menjelaskan variabel terikat dan variabel bebas. | Adjusted R Squared adalah pengukuran yang memprediksi variabel regresi. |
| Simbol | R Kuadrat telah dilambangkan sebagai R^2. | Itu telah ditampilkan sebagai Adjusted R^2. |
| Diperkenalkan | R Squared telah diperkenalkan oleh Galton dimana ia adalah pencipta korelasi. | Adjusted R Squared adalah model versi baru untuk model R Squared. |
| Rumus | Rumus R Kuadrat adalah R^2 = 1-(RSS/TSS). | Rumus bergantung pada model pemecahan dalam model Adjusted R Squared. |
| Perbedaan | R Squared merupakan pengukuran demografi yang digunakan untuk mencari koefisien dengan menggunakan variabel dependen dan independen. | Model Adjusted R Squared akan mengambil tambahan variabel input yang memprediksi untuk memecahkan masalah. |
Apa itu R Kuadrat?
R Squared adalah pengukuran demografi yang digunakan untuk merepresentasikan kontradiksi antara variabel dependen dan independen. Varians yang proporsional adalah variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen. R Kuadrat telah dilambangkan sebagai R^2. Galton adalah pencipta korelasi dimana penentuan koefisien menghubungkan korelasi. Rumus untuk model R Squared adalah
R^2 = 1-(RSS/TSS)
Dimana istilah-istilah di atas menjelaskan sebagai berikut,
R^2 = koefisien determinasi
RSS = Jumlah Kuadrat Residual
TSS = Jumlah Total Kuadrat
Model R Squared tidak dapat menghitung secara matematis dimana nilai akan diambil langsung dari grafik. Poin dari model R Squared tidak dapat disesuaikan dan, ini adalah nilai sebenarnya. Model ini membantu menghubungkan korelasi untuk data yang dikumpulkan dan, ini menunjukkan seberapa dekat data akan cocok dengan variabel. R Squared akan memberikan solusi yang diperlukan dan potongan-potongan bukti melalui grafik. R Squared memberikan hasil lebih dari 90 hingga 100%, yang secara akurat memberikan perhitungan keinginan. Model ini lebih tinggi dari Adjusted R Squared dan, individu menggunakan variabel independen dan variabel dependen seperti x, y.
Apa itu Adjusted R Squared?
Adjusted R Squared adalah faksimili yang diturunkan dari R Squared. Adjusted R Squared akan mengubah prediktor dalam model. Seorang individu dapat mengambil jumlah prediktor untuk mengubah dan mendapatkan nilai yang diinginkan. Model Adjusted R Squared telah dihitung secara matematis dengan menggunakan nilai R Squared. Nilai R Squared memerlukan penggunaan model Adjusted R Squared. Simbol yang digunakan untuk mengatakan Adjusted R Squared adalah Adjusted R^2 dan, pengukuran ini memiliki berbagai rumus yang digunakan dalam perhitungan yang berbeda. Model ini membantu mengurangi istilah baru ketika prediktor meningkat kurang dari yang diharapkan dalam model. Model Adjusted R Squared membandingkan kekuatan penjelas model regresi untuk mendeteksi jumlah prediktor yang berbeda.
Model Adjusted R Squared akan mengambil tambahan variabel input yang memprediksi untuk memecahkan masalah. Nilai-nilai ini akan menghitung dan, itu memberikan nilai yang diinginkan dari model R Squared. Seorang individu akan mengambil nilai terdekat dengan mengambil dari nilai R Squared. Pengukuran ini menyesuaikan titik-titik agar sesuai dengan kurva dalam metode grafis. Seorang individu harus mengambil nilai-nilai yang diperlukan di mana nilai-nilai yang tidak berguna mengurangi Adjustable R Squared. Adjusted R Squared lebih rendah jika dibandingkan dengan pengukuran R Squared. Adjusted R Squared akan menghitung Higher Adjusted R Squared, yang lebih baik untuk mengambil lebih banyak poin tambahan. Pengukuran ini membantu untuk mengatakan korelasi reliabilitas dengan menambahkan variabel independen.
Perbedaan Utama Antara R Squared dan Adjusted R Squared
Kesimpulan
R Squared adalah jenis ukuran ekonometrik yang menunjukkan variabel heterogen. Model pengukuran ini membantu untuk menunjukkan perselisihan proporsional dari variabel dependen yang telah dijelaskan oleh variabel yang tidak dibatasi. Simbol yang mewakili R Kuadrat adalah R2 dimana disebut juga koefisien determinasi.
Adjusted R Squared adalah model baru yang diturunkan dari R Squared. Adjusted R Squared akan mengubah prediktor dalam model. Seorang individu dapat mengambil sejumlah prediktor untuk menyesuaikan dan mendapatkan nilai yang diinginkan. Model Adjusted R Squared telah dihitung secara matematis dengan menggunakan nilai R Squared.
