[過去ログ] 【統計分析】機械学習・データマイニング27 (1002レス)
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4(2): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 052f-G18V [180.24.80.238]) [sage] 2020/01/13(月) 22:23:51.29 ID:V22NtS8V0(1) AAS
A群 年数とαが正比例
B群 年数と関係なくαは一定
C群 年数とαは反比例
ABCそれぞれを単回帰分析して回帰直線の傾きから、各群の違いを考察しようと思いました。
ACは決定係数0.8といい値なのですが、B群は決定係数がほぼ0となります。
回帰直線は当てはまっているように思うのですが、回帰分析で傾き0だと決定係数も0になるのでしょうか?
5(1): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 052f-G18V [180.24.80.238]) [sage] 2020/01/14(火) 00:01:12.56 ID:aLTEXrUV0(1) AAS
>>4
自己解決かな。
R2はモデルの当てはまりの良さではなくて、説明変数でどれだけ説明できているかを評価しているから傾き0ならR2も0になる
モデルの当てはまりなら
square mean error
などの評価指標を使うべき
間違ってたらご指摘お願いします。
9: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1501-GYCx [60.86.178.93]) [] 2020/01/14(火) 20:54:58.12 ID:1xiQQLQx0(2/3) AAS
>>4-5
R2(決定係数)は
くっそ複雑な式をたてて殴るとなんでかよろしくなってきてしまう、というハッキングが可能なので、
複雑なモデルをたてた場合は、自由度修正済み決定係数(adjusted coefficient of determination)を使おう。
>square mean error
いわゆるRMSE(平均平方二乗誤差)のことかMSE(平均二乗誤差)のことかわからんのだが、
前者は標準偏差的なサムシング、後者は分散くさいサムシング。
前者はおもたーい外れ値があると、ハッキングされてしまう。
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