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
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).
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 года назад
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!
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! 👏👍
Parabéns pela exímia explicação. Super didático, de fácil compreensão. Precisamos de mais professores assim, na área de exatas. Minha gratidão!
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 ❤❤❤❤
Que didática!!!
Finalmente percebi! Muito obrigado, excelente explicação!
Vídeo impecável, didática incrível. Parabéns e obrigada pelo conteúdo.
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!
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!
Parabéns pelo trabalho.
Muito boa explicação. Acho muito importante esse tipo de vídeo explicando o motivo de usar os conceitos.
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).
Muito bom! Eu so usava o R² nos modelos sem saber pra que servia basicamente... EXCELENTE VIDEO!
eu fiquei surpreso de vê o cara do descomplicando a musica aqui falando de estatistica, vc é fera demais
Meu Deus, que didático e inteligente ele é 😍
Excelente vídeo!!!
Muito boa a explicação. Parabéns pelo material e didática.
parabens pelo lindo trabalho. eu estava com grande dificuldades em intender essa materia, mas com esse video descomplicou minha vida.
Parabéns pela exímia explicação.
Este canal é perfeito. Parabéns pelo seu trabalho.
Ângelo Negão! Gostei de sua explicação, valeu. Continue postando bons vídeos.
Agora sim..entendi. obrigado
Obrigada pela explicação. Muito didático.
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.
ótima aula!
Incrível a explicação. Parabéns"
Cara, ganhou um inscrito! Muito boa explicação
Parabéns pelo video, continue postando aulas assim está ajudando muito no meu MBA !!
Que video foda, manoo! Didática excelente!
Parabéns, me ajudou bastante.
Muito didático mesmo! Obrigada
Parabéns pelo canal. Você explica muito bem.
Muito bom!! Grata por compartilhar conosco ❤
Caraca, muito bem explicado. Valeu !!!
Dá mais aulas de econometria por favor, principalmente envolvendo o R studio
Aula muito simples para a compreensão do conceito, obrigado por isso!
Caaaara, excelente explicação, obrigado demais!
Muito bom o seu vídeo, obrigado.
Dai tu vai assistir uma aula, aprende pra caralho e ainda se apaixona pelo prof kkk parabéns além de lindo ensina muito
parabéns mano ! excelente video aula
Sensacional 👏👏👏
caraio professor, tava dificil achar um conteudo explicando assim, desta forma ficou bom entender, obrigado
Seu canal vai crescer bem rápido
Muito obrigado pela ótima explicação. Pode-se gerar o coeficiente de determinação para a correlação de Spearman?
Impecável
Bom usar também com dados
Muito show
Salvou mtooooo
Muito bom. Parabéns!!!
Perfeito
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.
Muito obrigado!
muito bom
Muito bom! Muito obrigada!
Muito bom gostei muito
Muito bom o video
Excelente!
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!
A ret Azul OK. Como encontro a reta verde. As Distancias são tomadas sempre paralelas ao eixo Y , parabéns
Muito bom!
deve ser mas simples e objetivo ..
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
Muito bom.
Qual o nome você daria pra SQ resíduo?
Ola. E o que seria ir²?
calma!!! vai devagar rsrs parabens
Aí já te vi em um canal de música
como assim o SQT é a "var"?
Variância seria SQT/(n-1)
Então se meu R2 der negativo, significa que meu modelo é pior que simplesmente usar a média dos valores
Saca prá car... esse cara! kkk
Muito bom!
Parabéns pela explicação!
Excelente!