Чистый R2 годен только для линейной регрессии, посчитанный через МНК Потому

Question

Чистый R2 годен только для линейной регрессии, посчитанный через МНК Потому

что что такое R2
y=y^+eps
Если считаем через МНК D(y)=D(y^)+D(eps)
R2 = D(y^)/D(y) = 1 - D(eps)/D(y)
Именно поэтому он и "объясненная доля дисперсии".
Что если считать не через МНК?
D(y)=D(y^)+D(eps)+2cov(y^,eps)
Получатся проблемы с интерпретацией

+ R2 растет с ростом кол-ва регрессоров

#database #programming #russian #software

0

18.11.2023

4 ответов

16 просмотров

Random Guy Автор вопроса

aleksandr serobabov
Да, но mape тоже не подойдёт. Если прогнозим остат...

Ну поэтому нужен третий вариант

0

12 месяцев назад

Григорий Lᵖ space

не трудно показать почему для какого нибудь дерева или нелинейной регрессии r2 не подходит?

0

12 месяцев назад

Random Guy Автор вопроса

Григорий Lᵖ space
не трудно показать почему для какого нибудь дерева...

2 ковариации возникают По крайней мере если через склерн запускать, он вообще отрицательный может быть Это доказывается в эконометрике, что только через мнк D(y)=D(y^)+D(eps)

0

12 месяцев назад

aleksandr serobabov · Accepted Answer

aleksandr serobabov

Да, но mape тоже не подойдёт. Если прогнозим остаток товара, предположим

0

12 месяцев назад

215 похожих чатов

Чистый R2 годен только для линейной регрессии, посчитанный через МНК Потому

4 ответов

Похожие вопросы