Parabéns, muito bem!!! SQres pode ser observado como a variância em relação ao modelo preditivo. Ao adotarmos um modelo preditivo, modificamos a previsão que anteriormente era uma média simples. Desta forma ao dizer que o modelo explica 87% da variância, podemos entender que ele "Explica", ou "Elimina" a variância do modelo anterior (Média).
Eu estava estudando campo harmonico outro dia encontrei um video seu.. agora fui procurar um video de estatistica e encontrei um videu seu.. haha apesar de assuntos sem nenhuma relacao aparente o mais legal eh que vc eh um cara bem didatico, ambos videos me ajudaram. abs
Excelente vídeo. Único problema é dizer que você está pegado a distância. Sendo bem chato, a distância da reta ao ponto se faz pegando a projeção ortogonal. Isso que está sendo feito é apenas o ∆y , o erro, que não é distância propriamente dita.
Estou utilizando random forest, arvore de decisão e support vector machine, um professor me perguntou porque usar coeficiente R² se as técnicas de marchine learning não são lineares. Disse q não faz sentindo usar R².
Muito bom, muito claro e explicativo. Tenho uma dúvida professor, quero fazer um estudo para avaliação da variação de uma curva. Tenho 'n' amostras desta curva, onde x é uma contagem incremental e y o valor lido/obtido em campo. Posso aplicar o R² para determinar/medir o quão estável ou nível de variação de desta curva? Pq o meu x é apenas o numero de amostras e y é a variável que estou analisando.
Professor, excelente video. So para confirmar, pode-se dizer que a soma dos quadrados dos residuos nada mais é do que a variancia dos residuos? Obrigado!
Parabéns pelo vídeo e pela excelente didática. Tenho uma dúvida: supondo que eu tenha calculado uma função interpoladora horrível, e que tenha gerado um SQRes maior do que o SQTot. Teríamos como resultado um R² negativo, porém eu tenho visto afirmações que definem o R² entre zero e 1. Como interpretar esse resultado negativo?
4 роки тому
Sim, pode ficar negativo se for muito ruim. Na prática, modelos quase sempre superam uma estimativa que considerou somente a média, por isso valores negativos nem fazem muito sentido
Parabéns pelo lindo trabalho. Deus te abençoe ricamente. Me inscrevi no curso pago e estou gostando muito. Recomendo a todos.
Que vídeo sensacional! Quanta didática, muito bom, entendi com muita facilidade cada detalhe explicado!
Parabéns pela exímia explicação. Super didático, de fácil compreensão. Precisamos de mais professores assim, na área de exatas. Minha gratidão!
sei nem como agradecer por esse vídeo, desse pra frente eu não apanho com força em AM nunca mais kkk, valeu!
Arrasou! Muito obrigada pela explicação!
Muito obrigada por esta aula, estava precisando mesmo! 👏👍
Rapaz seu conteúdo me ajudou demais, esse coeficiente não entrava na minha cabeça de jeito nenhum e agora tudo está mais claro, seu canal é incrível!
Eu estava com dúvidas sobre esse R2 e aí, no final do vídeo a explicação dele é de ouro. Top
Cara, seu canal é sem dúvida o melhor de estatística que já encontrei. Deveria ser o primeiro! muito obrigado!!!
Muito obrigado, me ajudou muito ❤❤❤❤
Parabéns, fiquei matutando uns dias em textos e bibliografias e não entendia nada. Agora sei analisar o R² e o R² adj. Valeu!!!!
Excelente vídeo, sou da área da saúde e esse vídeo traduziu o assunto pra mim. Me ajudou bastante! Muito obrigado!
Parabéns, muito bem!!!
SQres pode ser observado como a variância em relação ao modelo preditivo.
Ao adotarmos um modelo preditivo, modificamos a previsão que anteriormente era uma média simples.
Desta forma ao dizer que o modelo explica 87% da variância, podemos entender que ele "Explica", ou "Elimina" a variância do modelo anterior (Média).
Eu estava estudando campo harmonico outro dia encontrei um video seu.. agora fui procurar um video de estatistica e encontrei um videu seu.. haha apesar de assuntos sem nenhuma relacao aparente o mais legal eh que vc eh um cara bem didatico, ambos videos me ajudaram. abs
Eu tambem! Concordo plenamente! Para mim, descomplicou muito os dois assuntos distintos de forma espetacular. Parabens!
Vídeo impecável, didática incrível. Parabéns e obrigada pelo conteúdo.
Que didática!!!
Muito bom! Eu so usava o R² nos modelos sem saber pra que servia basicamente... EXCELENTE VIDEO!
Muito boa explicação. Acho muito importante esse tipo de vídeo explicando o motivo de usar os conceitos.
Finalmente percebi! Muito obrigado, excelente explicação!
Meu Deus, que didático e inteligente ele é 😍
parabens pelo lindo trabalho. eu estava com grande dificuldades em intender essa materia, mas com esse video descomplicou minha vida.
Este canal é perfeito. Parabéns pelo seu trabalho.
Muito boa a explicação. Parabéns pelo material e didática.
Obrigada pela explicação. Muito didático.
eu fiquei surpreso de vê o cara do descomplicando a musica aqui falando de estatistica, vc é fera demais
Incrível a explicação. Parabéns"
Parabéns pela exímia explicação.
Parabéns pelo video, continue postando aulas assim está ajudando muito no meu MBA !!
Excelente vídeo. Único problema é dizer que você está pegado a distância. Sendo bem chato, a distância da reta ao ponto se faz pegando a projeção ortogonal. Isso que está sendo feito é apenas o ∆y , o erro, que não é distância propriamente dita.
Aula muito simples para a compreensão do conceito, obrigado por isso!
Muito bom!! Grata por compartilhar conosco ❤
Caraca, muito bem explicado. Valeu !!!
Ângelo Negão! Gostei de sua explicação, valeu. Continue postando bons vídeos.
Agora sim..entendi. obrigado
Muito didático mesmo! Obrigada
Parabéns, me ajudou bastante.
Excelente vídeo!!!
Parabéns pelo canal. Você explica muito bem.
Cara, ganhou um inscrito! Muito boa explicação
Parabéns pelo trabalho.
Que video foda, manoo! Didática excelente!
Caaaara, excelente explicação, obrigado demais!
ótima aula!
Dá mais aulas de econometria por favor, principalmente envolvendo o R studio
Muito bom o seu vídeo, obrigado.
Sensacional 👏👏👏
Dai tu vai assistir uma aula, aprende pra caralho e ainda se apaixona pelo prof kkk parabéns além de lindo ensina muito
caraio professor, tava dificil achar um conteudo explicando assim, desta forma ficou bom entender, obrigado
parabéns mano ! excelente video aula
Muito obrigado pela ótima explicação. Pode-se gerar o coeficiente de determinação para a correlação de Spearman?
Muito bom. Parabéns!!!
Estou utilizando random forest, arvore de decisão e support vector machine, um professor me perguntou porque usar coeficiente R² se as técnicas de marchine learning não são lineares. Disse q não faz sentindo usar R².
Seu canal vai crescer bem rápido
Bom usar também com dados
Perfeito
Muito bom, muito claro e explicativo. Tenho uma dúvida professor, quero fazer um estudo para avaliação da variação de uma curva. Tenho 'n' amostras desta curva, onde x é uma contagem incremental e y o valor lido/obtido em campo. Posso aplicar o R² para determinar/medir o quão estável ou nível de variação de desta curva?
Pq o meu x é apenas o numero de amostras e y é a variável que estou analisando.
Muito show
Salvou mtooooo
Muito obrigado!
Muito bom! Muito obrigada!
Impecável
muito bom
Excelente!
Muito bom gostei muito
A ret Azul OK. Como encontro a reta verde. As Distancias são tomadas sempre paralelas ao eixo Y , parabéns
Professor, excelente video. So para confirmar, pode-se dizer que a soma dos quadrados dos residuos nada mais é do que a variancia dos residuos? Obrigado!
Bem didático !! porém uma dúvida, qual a diferença do R de pearson para o R2? Obrigado!
Muito bom!
deve ser mas simples e objetivo ..
Qual o nome você daria pra SQ resíduo?
Muito bom o video
Muito bom.
Ola. E o que seria ir²?
Parabéns pelo vídeo e pela excelente didática.
Tenho uma dúvida: supondo que eu tenha calculado uma função interpoladora horrível, e que tenha gerado um SQRes maior do que o SQTot. Teríamos como resultado um R² negativo, porém eu tenho visto afirmações que definem o R² entre zero e 1. Como interpretar esse resultado negativo?
Sim, pode ficar negativo se for muito ruim. Na prática, modelos quase sempre superam uma estimativa que considerou somente a média, por isso valores negativos nem fazem muito sentido
Então se meu R2 der negativo, significa que meu modelo é pior que simplesmente usar a média dos valores
como assim o SQT é a "var"?
Variância seria SQT/(n-1)
calma!!! vai devagar rsrs parabens
Aí já te vi em um canal de música
Saca prá car... esse cara! kkk
Muito bom!
Parabéns pela explicação!
Excelente!