اذهب إلى المحتوى

السؤال

Recommended Posts

  • 0
نشر

لا يوجد دالة جاهزة في بايثون لحساب معامل الـ Adjusted Fisher-Pearson (أو معامل الـ Adjusted R-squared).

لأنّ معامل الـ Adjusted R-squared مقياس معقد يعتمد على معامل الـ R-squared العادي وعدد المتغيرات المستقلة في النموذج، وحساب ذلك يتطلب معلومات إضافية عن النموذج، مثل عدد المتغيرات المستقلة وعدد نقاط البيانات.

لو أردت حساب المعامل يدويًا عليك أولاً بناء نموذج الانحدار باستخدام statsmodels ثم استخدام مكتبة statsmodels لحساب معامل الـ R-squared.

import statsmodels.formula.api as sm

r_squared = model.rsquared

n = len(model.fittedvalues)  
k = len(model.params) - 1  
adjusted_r_squared = 1 - (1 - r_squared) * (n - 1) / (n - k - 1)

print(f" Adjusted R-squared: {adjusted_r_squared}")

model.fittedvalues يعطي قيم النموذج المتوقعة، وmodel.params يعطي معاملات النموذج.

أو من خلال  دالة skew من مكتبة scipy.stats لحساب معامل الـ Skewness.

from scipy.stats import skew
import numpy as np
x = np.random.normal(size=100)  
skew(x, bias=False) 

skew(x, bias=False) من خلال تستطيع حساب معامل الـ Skewness للعينة x.

ومعامل bias=False يعني استخدام الصيغة المُعدلة adjusted لحساب معامل الـ Skewness، وهي نفس معامل الـ Adjusted Fisher-Pearson.

  • 0
نشر
بتاريخ 8 دقائق مضت قال Mustafa Suleiman:

لا يوجد دالة جاهزة في بايثون لحساب معامل الـ Adjusted Fisher-Pearson (أو معامل الـ Adjusted R-squared).

لأنّ معامل الـ Adjusted R-squared مقياس معقد يعتمد على معامل الـ R-squared العادي وعدد المتغيرات المستقلة في النموذج، وحساب ذلك يتطلب معلومات إضافية عن النموذج، مثل عدد المتغيرات المستقلة وعدد نقاط البيانات.

لو أردت حساب المعامل يدويًا عليك أولاً بناء نموذج الانحدار باستخدام statsmodels ثم استخدام مكتبة statsmodels لحساب معامل الـ R-squared.

import statsmodels.formula.api as sm

r_squared = model.rsquared

n = len(model.fittedvalues)  
k = len(model.params) - 1  
adjusted_r_squared = 1 - (1 - r_squared) * (n - 1) / (n - k - 1)

print(f" Adjusted R-squared: {adjusted_r_squared}")

model.fittedvalues يعطي قيم النموذج المتوقعة، وmodel.params يعطي معاملات النموذج.

أو من خلال  دالة skew من مكتبة scipy.stats لحساب معامل الـ Skewness.

from scipy.stats import skew
import numpy as np
x = np.random.normal(size=100)  
skew(x, bias=False) 

skew(x, bias=False) من خلال تستطيع حساب معامل الـ Skewness للعينة x.

ومعامل bias=False يعني استخدام الصيغة المُعدلة adjusted لحساب معامل الـ Skewness، وهي نفس معامل الـ Adjusted Fisher-Pearson.

تمام , جدا 

طيب الStandard deviation  ليه داله جاهز ؟

والف شكراا لحضرت جدا

  • 0
نشر

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم يمكنك حساب و معادله الThe adjusted Fisher-Pearson ولكن بإستخدام مكتبة scipy أو statsmodels .

وفي مكتبة scipy يمكنك إستخدام الدالة skew والتي تقوم بحساب معامل Fisher-Pearson  ويمكنك قراءة التوثيق الرسمي لتلك الدالة من مكتبة scipy من خلال الرابط التالي :

 

 

  • 0
نشر
بتاريخ 13 دقائق مضت قال محمد عاطف17:

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم يمكنك حساب و معادله الThe adjusted Fisher-Pearson ولكن بإستخدام مكتبة scipy أو statsmodels .

وفي مكتبة scipy يمكنك إستخدام الدالة skew والتي تقوم بحساب معامل Fisher-Pearson  ويمكنك قراءة التوثيق الرسمي لتلك الدالة من مكتبة scipy من خلال الرابط التالي :

 

 

شكراا جدا لحضرتك

انضم إلى النقاش

يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.

زائر
أجب على هذا السؤال...

×   لقد أضفت محتوى بخط أو تنسيق مختلف.   Restore formatting

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   جرى استعادة المحتوى السابق..   امسح المحرر

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

  • إعلانات

  • تابعنا على



×
×
  • أضف...