R'de lineer regresyonda ortalama kare hata değeri nasıl alınır

R fonksiyonu lm tarafından elde edilen doğrusal regresyon modelinin, Ortalama Kare Hatası komutu ile elde edilip edilemeyeceğini bilmek ister.

Bir örnek şu şekilde çıktı aldım

> lm <- lm(MuscleMAss~Age,data)
> sm<-summary(lm)
> sm

Call:
lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-16.1368  -6.1968  -0.5969   6.7607  23.4731 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 156.3466     5.5123   28.36   <2e-16 ***
Age          -1.1900     0.0902  -13.19   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 8.173 on 58 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7501,    Adjusted R-squared:  0.7458 
F-statistic: 174.1 on 1 and 58 DF,  p-value: < 2.2e-16

Birden fazla R kare toplam kare hatası mı? cevap hayır ise Çoklu R kare ve Çoklu R kare anlamını açıklayabilir

r regression error

— Cyberguille
kaynak

R'nin raporladığı çoklu R-kare , formül tarafından verilen belirleme katsayısıdır

R^{2} = 1 - \frac{S S_{res}}{S S_{tot}} .

$R^2 = 1 - \frac{SS_{\text{res}}}{SS_{\text{tot}}}.$

Kare hataların toplamı (önceki yanıt sayesinde ) tarafından verilir sum(sm$residuals^2).

Ortalama kare hatası ile verilir mean(sm$residuals^2). Bunu hesaplamak için bir işlev yazabilirsiniz, örneğin:

mse <- function(sm) 
    mean(sm$residuals^2)

— fbt
kaynak

+1. Başka bir çözüm, sadece çıktıda görünür dayalı olduğunu sm$sigma^2 * sm$fstatistic[3]/(1+sum(sm$fstatistic[2:3])). Yani, önceki ve ve son satırda ( ) parametre sayısını .

8.173

$8.173$

58

$58$

1 + 1

$1+1$

{8.173}^{2} \times 58 / (1 + 1 + 58) = 64.57

$8.173^2\times 58/(1+1+58) = 64.57$

— whuber

Antepenultimate harika bir kelimedir.

— fbt

Her zamanki gibi, çok daha temiz bir yol yazmaktırmse <- function(sm) mean(sm$residuals^2)

— Marius Hofert

> Ortalama kare hatası ortalama ^ 2 / hata df kalıntıları tarafından ANOVA tablosundan ortalama yerine (artıklar ^ 2) verilir mi? İkincisi, ortalama tahmin hatası karesidir. Anlayışımın eksik olup olmadığından emin değilim. Üzgünüm, yorum göndermek için yeterli itibar puanım yok.

— SrikanthRaja

Ama user45409'un söylediklerine katılıyorum. Öğrendiklerime göre MSE = artıklar ^ 2 / hata df.

— vtshen