Rozdiel medzi R a R na druhú
V článku R vs R na druhú je R programovací jazyk, ktorý poskytuje médium na štatistické a grafické výpočty obrovského súboru údajov. Tento programovací jazyk je open-source, ktorý má softvérové vybavenie, ktoré je veľmi užitočné v súčasných trendových technológiách, ako sú veda o údajoch, strojové učenie atď. Programovací jazyk R je jedným z účinných jazykov na zobrazovanie grafov analýzy súborov údajov s mnohými nástrojmi a knižnicami vstavané. Tento jazyk je veľmi jednoduchý na pochopenie štatistických metód, ktoré sa majú implementovať. Má tiež veľa knižníc, ktoré sú napísané v R a sú uložené v CRAN, ale pre veľmi vysoké výpočtové úlohy sa používajú kódy C, C ++ a Fortan.
R druhá mocnina (R2) je spracovaná lineárnymi modelmi s použitím určitého vnímania alebo časti variácie reakčných premenných. R na druhú stranu je tiež ako programovací jazyk R na štatistické meranie súborov údajov, ktoré sa najlepšie hodia do regresnej priamky. R mocnina je známa aj ako koeficient určenia alebo koeficient viacnásobných stanovení pre viacnásobné regresie.
Porovnanie medzi dvoma hlavami medzi R a R na druhú (infografika)
Nižšie je uvedených 8 najlepších rozdielov medzi R a R na druhú:
Kľúčové rozdiely medzi R a R na druhú
Pozrime sa na niekoľko základných rozdielov medzi R a R na druhú.
- Definícia: R je programovací jazyk, ktorý podporuje výpočet štatistických súborov údajov a demonštruje tieto súbory údajov graficky pre ľahkú analýzu daných údajov. R squared tiež podporuje štatistické súbory údajov pre vývoj lepšej analýzy údajov pomocou tohto softvéru na získavanie údajov. R na druhú mocninu nie je nič dvojnásobné na R, tj viacnásobné R-násobky R na získanie R na druhú. Inými slovami, konštanta determinácie je štvorcom konštantnej korelácie.
- Konštanty : R udáva hodnotu, ktorá je regresným výstupom v súhrnnej tabuľke a táto hodnota v R sa nazýva koeficient korelácie. V štvorci R udáva hodnotu, ktorá je viacnásobným regresným výstupom nazývaným koeficient určenia.
- Pochopenie koncepcie: Je ľahké vysvetliť R štvorec pomocou regresnej koncepcie, ale je ťažké tak urobiť s R.
- Rozsah hodnôt premenných: V R sú dve hodnoty neistých veličín v rozsahu od -1 do 1. V R na druhú mocninu sa hodnoty dvoch neistých veličín pohybujú od 0 do 1, pretože nikdy nemôžu byť záporné, pretože jeho hodnota je na druhú.
- Korelácia medzi počtom premenných: V R možno koreláciu ľahko pripraviť pre jednoduchú lineárnu regresiu, pretože zahŕňa iba dve neisté premenné, jedna je xa druhá je y. V štvorci R rozvíja jednoduchú lineárnu regresiu a viacnásobné regresie, pričom R je ťažké vysvetliť viacnásobnými regresiami.
- Obmedzenia : Na druhej mocnine R nemôže určiť, či sú odhady koeficientov a predikcia skreslené. Nemôže naznačiť, či regresný model poskytuje vhodné údaje pre dané údaje. Rovnako ako v prípade R podporuje veľké množstvo údajov, ako napríklad riešenie veľkých údajov.
- Hodnoty R a R na druhú : Na R štvorci koeficient určenia ukazuje percentuálnu zmenu y, ktorá je vysvetlená všetkými premennými x dohromady. Takže sa pohybuje od 0 do 1, kde 1 dáva vynikajúcu hodnotu a 0 chudobných. V koeficiente korelácie R je stupeň vzťahu medzi dvoma premennými, ktoré hovoria iba x a y, takže sa pohybuje v rozmedzí od -1 do 1, kde 1 naznačuje, že sa dve premenné pohybujú v súzvuku a -1 znamená, že dve premenné sú v dokonalých protikladoch.
Porovnávacia tabuľka R vs R
Poďme diskutovať o najlepšom porovnaní medzi R a R na druhú
Na vykonanie analýzy údajov je k dispozícii veľa nástrojov. Keďže veda o údajoch je jednou z vyvíjajúcich sa technológií na riadenie a rozvoj podnikov. Ako vidíme, aj Python a SAS sú ďalšie nástroje pre aplikovanú matematiku, ako je štatistická analýza dát, SAS však nie je zadarmo a Python nemá možnosti komunikácie, takže R je dobrý nástroj medzi implementáciou a analýzou údajov.
| Sr.No | R | R na druhú |
| 1. | Je to prediktívne množstvo použité v korelačnej analýze. | Je to zvláštnosť používaná pri viacrozmernej analýze. |
| 2. | Je tiež známa ako korelačný koeficient. | Je tiež známa ako neustále určovanie. |
| 3. | Pritom existuje lineárna korelácia v hrúbke dvoch neistých veličín, ktoré sú odhadnuté predĺženou časťou vitality týchto dvoch veličín. | Na druhej mocnine R existuje viac neistých veličín, ktoré sa tiež odhadujú na základe účinnosti asociácie v rámci silných množstiev neistých veličín. |
| 4. | V R sú absolútna korelácia a žiadna korelácia demonštrované hodnotami 1, 00 a 0, 0. | R druhá mocnina sa navyše pohybuje od 0 do 1, čo označuje 0 ako slabý indikátor a 1 ako vynikajúci indikátor. |
| 5. | R je druh indexu robustnosti vzťahu uzavretého dvoma neistými parametrami. | R mocnina je navyše jedna zo všetkých indikácií robustnosti lineárnej rovnice, ktorá predpovedá hodnotu jednej premennej ako pôsobenie jednej alebo viacerých neistých veličín. |
| 6. | Programovací jazyk R obsahuje algoritmy strojového učenia, lineárnu regresiu, časové rady, štatistické závery, atď. | R na druhú stranu zahŕňa algoritmy strojového učenia, viacnásobnú regresiu atď. |
| 7. | R má niekoľko spôsobov, ako reprezentovať a zobraziť dáta, a to buď pomocou dokumentu na prirážku alebo lesklej aplikácie pomocou aplikácie R studio. | Na druhú mocninu tiež môžu byť diagramy grafickej viktimizácie a grafy podporované pri výpočte druhej mocniny. |
| 8. | R môže komunikovať s inými jazykmi ako Java, C ++. R sa tiež môže spojiť s rôznymi databázami ako Spark alebo Hadoop. | R na druhú stranu môže spoločne komunikovať s jazykmi ako Java, C, C ++ podobne ako podpora jazyka R Programming. |
záver
Ako sme videli v tomto článku, R na druhú mocninu je štvorec R tj štvorec korelácie medzi dvoma neistými veličinami (x a y). Nepriamo sa v ňom uvádza, že R je koeficient korelácie lineárneho vzťahu medzi iba dvoma neistými veličinami alebo premennými. Ale v prípade R na druhú môže zmerať silu vzťahov medzi viacerými premennými, čo nie je možné v R. Takže môžeme konštatovať, že R na druhú je lepší ako R, pretože je násobkom R-násobkov R. Preto,
R na druhú stranu = 1 - (prvý súčet chýb / druhý súčet chýb)
Odporúčané články
Toto bol sprievodca R vs R na druhú. Ďalej diskutujeme o kľúčových rozdieloch R vs R pomocou infografiky a porovnávacej tabuľky. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Jednoduchá lineárna regresia
- Odchýlka od štandardnej odchýlky
- Vzorec koeficientu korelácie
- Regresia vs. ANOVA