黄土適合のR平方を取得する方法は？

および/または関数出力のRのR 二乗（）統計を計算する方法は？このデータの例： $r^2$ loesspredict

cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars)
cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE)

cars.lpfitモデルse.fit用と標準エラー用の2つの配列があります。

r r-squared loess

— ユリー・ペトロフスキー
ソース

線形回帰では、

は観測値と近似値の二乗相関に等しくなります。

R^{2}

$R^2$

— マクロ

私が最初に考えたのは、次のように疑似 $R^2$ 尺度を計算することでした。

ss.dist <- sum(scale(cars$dist, scale=FALSE)^2)
ss.resid <- sum(resid(cars.lo)^2)
1-ss.resid/ss.dist

ここでは、GAMから得られる値に近い0.6814984（）の値を取得します。 $\approx$ cor(cars$dist, predict(cars.lo))^2

library(mgcv)
summary(gam(dist ~ speed, data=cars))

loessMultiple R-squaredairqualityairloess $R^2$

ここに画像の説明を入力してください

$R^2$

span $R^2$

— chl
ソース

R^{2}

$R^2$

R^{2}

$R^2$

r^{2}

$r^2$

必ずしも「より正確」ではありません。確かに、予測モデルで精度を達成するためにレスを使用するのは無謀でしょう。レスを「モデル」と呼ぶと、それがどのように機能し、どのように使用されるかについての誤解が生じる可能性があります。パターンとトレンドを確認するためのグラフィカルで探索的なツールです。これは実際には単なる移動ウィンドウスムーザーであるため、かなり複雑な空間近傍モデルとして機能し、ある点での近似値は、データセットに存在する隣接点とそこにある値に依存します。

— whuber

計算するのがより概念的に健全でしょうか？

r^{2}

$r^2$ GAMから？

— ラッセルピアス14