函数来计算R中的R（R平方）

我有一个数据帧与观察和建模的数据，我想计算R2值。我希望有一个功能，我可以打电话给这个，但无法找到一个。我知道我可以写我自己的，并应用它，但我错过了明显的东西？我想要类似函数来计算R中的R（R平方）

obs <- 1:5 
mod <- c(0.8,2.4,2,3,4.8) 
df <- data.frame(obs, mod) 

R2 <- rsq(df) 
# 0.85

来源

2016-12-01 Esme_

而不可避免的 - “调整后的R^2呢？”问题在这里解决 - http://stats.stackexchange.com/questions/48703/what-is-the-adjusted-r-squared-formula-in-lm-in-r-and-how-should-it-be -interpret – thelatemail

您可能需要指定如何创建此“建模数据”。 r.squared由与回归函数相关的汇总函数报告。但只有当这样一个估计是有统计学意义的。 –

我有几种不同的模型，但它不仅仅是像lm这样的回归模型的输出，所以汇总函数不起作用。基本上我需要能够在两个向量之间进行比较（李哲源的建议完全适用于此） –

您需要一点统计知识才能看到此内容。两个向量之间的R平方就是它们相关的平方。所以，你可以定义你的功能为：

rsq <- function (x, y) cor(x, y)^2

来源

2016-12-01 02:09:35

有一些假设必须满足才能成立：http://www.win-vector.com/blog/2011/11/correlation-and-r-squared/ 我想将它用于KNN，但我不确定这些假设是否成立。将不得不检查这是否实际上与传统计算相同R^2 – wordsforthewise

来自相关^ 2方法和传统1-SSE/SST的答案不相同。在我使用的例子中，我从正常的r^2方程获得了来自corr^2和'0.7531449'的'0.756388'。虽然差别很小，但它仍然可以用来模拟超参数选择等。 – wordsforthewise

为什么不这样：

rsq <- function(x, y) summary(lm(y~x))$r.squared 
rsq(obs, mod) 
#[1] 0.8560185

来源

2016-12-01 05:13:13

它是不是很明显，但caret封装具有功能postResample()，将计算“的表现估计向量”根据documentation。 “业绩预测” 是

RMSE
Rsquared
平均绝对误差（MAE）

，并从向量这样

library(caret) 
vect1 <- c(1, 2, 3) 
vect2 <- c(3, 2, 2) 
res <- caret::postResample(vect1, vect2) 
rsq <- res[2]

但是访问，这是使用另一个答案中提到的r平方的相关平方近似。为什么他们不使用传统的1-SSE/SST超出了我的想象。

实现正常coefficient of determination equation的方法是：

preds <- c(1, 2, 3) 
actual <- c(2, 2, 4) 
rss <- sum((preds - actual)^2) 
tss <- sum((actual - mean(actual))^2) 
rsq <- 1 - rss/tss

不算太坏，通过课程的手编代码，但是为什么没有在统计数据主要由一个语言函数吗？我在想我还是错过了某处R^2的实现。

来源

2018-01-19 00:44:46 wordsforthewise

函数来计算R中的R（R平方）

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