Mój model nie ma wyrazu wolnego. Rozumiem, że w takiej sytuacji nie ma sensu liczyć współczynnika \(\displaystyle{ R^2}\)? Co można wykorzystać jako miarę dopasowania w sytuacji, gdy model nie ma wyrazu wolnego? ;>Współczynnik determinacji przyjmuje wartości z przedziału [0;1] jeśli w modelu występuje wyraz wolny, a do estymacji parametrów wykorzystano metodę najmniejszych kwadratów.
Współczynnik R^2
Współczynnik R^2
Dopasowałem współczynniki do modelu metodą najmniejszych kwadratów, a następnie policzyłem współczynnik \(\displaystyle{ R^2}\) i wyszedł mi... 1.08 ;] Na wikipedii czytam:
-
miodzio1988
Współczynnik R^2
Ciekawy problem, na pewno policzyłeś dobrze ze wzoru? Mi się wydawało, że wyraz wolny nie jest potrzebny szczerze mówiąc
-
leg14
- Użytkownik
- Posty: 3132
- Rejestracja: 5 lis 2014, o 20:24
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Radom
- Podziękował: 154 razy
- Pomógł: 475 razy
Współczynnik R^2
Jest potrzebny, bo korzystasz z tego, że średnia reszt jest równa zero. A moze po prostu dodasz wyraz wolny? Masz jakis powod, by tego nie robic?
Współczynnik R^2
Mam.
Mam taką funkcję regresji:
\(\displaystyle{ h(x, \theta)= \frac{1}{\theta_1 x^{(1)}+\theta_2 x^{(2)}}-1.}\)
Jest nieliniowa, ale linearyzowalna. Jak sobie przyjmę
\(\displaystyle{ h(x, \theta)= \frac{1}{\theta_1 x^{(1)}+\theta_2 x^{(2)}}-\theta_3}\)
to funkcja będzie nielinearyzowalna ;/
W sumie, to mam wyraz wolny w swoim modelu, ale go nie wyznaczam
Mam taką funkcję regresji:
\(\displaystyle{ h(x, \theta)= \frac{1}{\theta_1 x^{(1)}+\theta_2 x^{(2)}}-1.}\)
Jest nieliniowa, ale linearyzowalna. Jak sobie przyjmę
\(\displaystyle{ h(x, \theta)= \frac{1}{\theta_1 x^{(1)}+\theta_2 x^{(2)}}-\theta_3}\)
to funkcja będzie nielinearyzowalna ;/
W sumie, to mam wyraz wolny w swoim modelu, ale go nie wyznaczam