ஆர் லீனியர் மாடல்களில் சீரற்ற வெளியீடுகளை ஆராய்தல்

R இல் ஒரே மாதிரியான உள்ளீடுகள் வெவ்வேறு முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் போது

R இல் புள்ளியியல் மாதிரிகளுடன் பணிபுரியும் போது, ​​உள்ளீடுகள் ஒரே மாதிரியாக இருக்கும் போது நிலைத்தன்மை எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. இருப்பினும், உங்கள் வெளியீடுகள் அந்த எதிர்பார்ப்பை மீறும் போது என்ன நடக்கும்? இந்த குழப்பமான நடத்தை அனுபவம் வாய்ந்த புள்ளியியல் நிபுணர்களை கூட தலையை சொறிந்துவிடும். 🤔 சமீபத்தில், ஒரே மாதிரியான இரண்டு நேரியல் மாதிரிகள் வெவ்வேறு வெளியீடுகளை உருவாக்கும் சிக்கலை எதிர்கொண்டேன்.

பகுதி மற்றும் குளியலறைகளின் எண்ணிக்கை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் வாடகை விலைகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் தரவுத்தொகுப்பை உள்ளடக்கியது. ஒரு நேரியல் மாதிரியைப் பொருத்த இரண்டு அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தி, ஒரே தரவு பயன்படுத்தப்பட்டாலும், குணகங்கள் மாறுபடுவதை நான் கவனித்தேன். R இன் மாடலிங் செயல்பாடுகளின் இயக்கவியலில் முரண்பாட்டை ஏற்படுத்தியிருப்பதைக் கண்டறிய இது என்னைத் தூண்டியது.

இத்தகைய காட்சிகள் சவாலானதாகவும், அறிவூட்டுவதாகவும் இருக்கும். புள்ளிவிவரக் கருவிகளின் நுணுக்கங்களை, அவற்றின் இயல்புநிலை நடத்தைகள் முதல் அவற்றின் செயல்பாடுகளில் உட்பொதிக்கப்பட்ட அனுமானங்கள் வரை ஆய்வு செய்ய அவை நம்மை கட்டாயப்படுத்துகின்றன. மாதிரி உருவாக்கத்தில் தவறான படிகள் அல்லது தரவு எவ்வாறு கட்டமைக்கப்படுகிறது என்பதில் உள்ள வேறுபாடுகள் சில நேரங்களில் எதிர்பாராத முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். பிழைத்திருத்தம் தரவு அறிவியலின் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாகும் என்பதை நினைவூட்டுவதாக இந்த வழக்கு செயல்பட்டது.

இந்த கட்டுரையில், இந்த ஒழுங்கின்மையின் பிரத்தியேகங்களை நாங்கள் பிரிப்போம். இரண்டு அணுகுமுறைகளுக்கும் இடையிலான வேறுபாடுகள் மற்றும் அவற்றின் வெளியீடுகள் ஏன் வேறுபடுகின்றன என்பதை ஆராய்வோம். அதே நேரத்தில், நடைமுறை உதவிக்குறிப்புகள் மற்றும் நுண்ணறிவு உங்கள் திட்டங்களில் இதே போன்ற சிக்கல்களைச் சரிசெய்ய உதவும். உள்ளே நுழைவோம்! 🚀

R இன் நேரியல் மாதிரிகள் மற்றும் பிழைத்திருத்த வெளியீடுகளைப் புரிந்துகொள்வது

முன்னர் வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்ட்களில், R. முதல் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்ட இரண்டு நேரியல் மாதிரிகளிலிருந்து வெளியீடுகளில் உள்ள முரண்பாடுகளை ஆராய்ந்து விளக்குவது குறிக்கோளாக இருந்தது. மாதிரி1, வாடகை, பகுதி மற்றும் குளியல் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவு வெளிப்படையாக வரையறுக்கப்பட்ட நேரடியான சூத்திர முறையைப் பயன்படுத்தி கட்டப்பட்டது. R உடன் பணிபுரியும் போது இந்த அணுகுமுறை பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது lm() செயல்பாடு, அது தானாகவே ஒரு இடைமறிப்பையும் உள்ளடக்கியது மற்றும் வழங்கப்பட்ட தரவின் அடிப்படையில் உறவுகளை மதிப்பிடுகிறது.

மறுபுறம், மாதிரி2 உடன் உருவாக்கப்பட்ட மேட்ரிக்ஸைப் பயன்படுத்தியது cbind() செயல்பாடு. இந்த முறைக்கு மேட்ரிக்ஸில் இருந்து நெடுவரிசைகளை வெளிப்படையாகக் குறிப்பிடுவது அவசியமானது, இது ஒரு நுட்பமான மற்றும் தாக்கமான வேறுபாட்டிற்கு வழிவகுக்கும்: இடைமறிப்பு தானாகவே மேட்ரிக்ஸ் உள்ளீட்டில் சேர்க்கப்படவில்லை. இதன் விளைவாக, குணகங்கள் மாதிரி2 இடைமறிப்பு சொல் இல்லாமல் ஒரு கணக்கீட்டை பிரதிபலிக்கிறது, இருந்து வேறுபடுவதை விளக்குகிறது மாதிரி1. இது சிறியதாக தோன்றினாலும், இது உங்கள் முடிவுகளின் விளக்கத்தை கணிசமாக பாதிக்கலாம். உள்ளீட்டுத் தரவை உங்கள் கருவிகள் எவ்வாறு செயலாக்குகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வதன் முக்கியத்துவத்தை இந்தச் சிக்கல் எடுத்துக்காட்டுகிறது. 🚀

மட்டு நிரலாக்கத்தின் பயன்பாடு மற்றும் போன்ற செயல்பாடுகள் ஜெனரேட்_மாடல்() ஸ்கிரிப்ட்கள் மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடியவை மற்றும் மாற்றியமைக்கக்கூடியவை என்பதை உறுதிப்படுத்தியது. பிழை கையாளுதலைச் சேர்ப்பதன் மூலம் நிறுத்து() செயல்பாடு, விடுபட்ட அல்லது தவறான உள்ளீடுகளுக்கு எதிராகப் பாதுகாத்தோம். எடுத்துக்காட்டாக, செயல்பாட்டிற்கு தரவு சட்டகம் வழங்கப்படவில்லை என்றால், ஸ்கிரிப்ட் செயல்படுத்துவதை நிறுத்தி பயனருக்கு அறிவிக்கும். இது இயக்க நேரப் பிழைகளைத் தடுப்பது மட்டுமல்லாமல் குறியீட்டின் வலிமையையும் அதிகரிக்கிறது, இது பரந்த பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.

மாதிரிகளை சரிபார்க்க, யூனிட் சோதனைகள் செயல்படுத்தப்பட்டன என்று சோதிக்கவும் நூலகம். இந்த சோதனைகள் இரண்டு மாடல்களுக்கு இடையே உள்ள குணகங்களை ஒப்பிட்டு, வெளியீடுகள் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய சகிப்புத்தன்மைக்குள் சீரமைக்கப்பட்டதா என்பதை உறுதிப்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, நடைமுறை சூழ்நிலைகளில், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது அல்லது புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வுகளை தானியங்குபடுத்தும் போது இந்த சோதனைகள் விலைமதிப்பற்றவை. சோதனைகளைச் சேர்ப்பது முதல் பார்வையில் தேவையற்றதாகத் தோன்றலாம் ஆனால் துல்லியத்தை உறுதி செய்கிறது, முரண்பாடுகளை பிழைத்திருத்தும்போது குறிப்பிடத்தக்க நேரத்தை மிச்சப்படுத்துகிறது. 🧪

# Load necessary libraries
library(dplyr)
# Create a sample dataset
rent99 <- data.frame(
  rent = c(1200, 1500, 1000, 1700, 1100),
  area = c(50, 60, 40, 70, 45),
  bath = c(1, 2, 1, 2, 1)
)
# Model 1: Direct formula-based approach
model1 <- lm(rent ~ area + bath, data = rent99)
coefficients1 <- coef(model1)
# Model 2: Using a matrix without intercept column
X <- cbind(rent99$area, rent99$bath)
model2 <- lm(rent99$rent ~ X[, 1] + X[, 2])
coefficients2 <- coef(model2)
# Compare coefficients
print(coefficients1)
print(coefficients2)

# Function to generate and validate models
generate_model <- function(data, formula) {
  if (missing(data) || missing(formula)) {
    stop("Data and formula are required inputs.")
  }
  return(lm(formula, data = data))
}
# Create models
model1 <- generate_model(rent99, rent ~ area + bath)
X <- cbind(rent99$area, rent99$bath)
model2 <- generate_model(rent99, rent ~ X[, 1] + X[, 2])
# Extract and compare coefficients
coefficients1 <- coef(model1)
coefficients2 <- coef(model2)
print(coefficients1)
print(coefficients2)

# Install and load testthat package
install.packages("testthat")
library(testthat)
# Define test cases
test_that("Coefficients should match", {
  expect_equal(coefficients1["area"], coefficients2["X[, 1]"], tolerance = 1e-5)
  expect_equal(coefficients1["bath"], coefficients2["X[, 2]"], tolerance = 1e-5)
})
# Run tests
test_file("path/to/your/test_file.R")
# Output results
print("All tests passed!")

R இன் ஃபார்முலா கையாளுதல் மற்றும் மேட்ரிக்ஸ் உள்ளீட்டு நுணுக்கங்களை ஆராய்தல்

R இல், சூத்திரங்கள் மற்றும் மேட்ரிக்ஸ் உள்ளீடுகளின் கையாளுதல் மென்பொருளின் உள் செயல்முறைகள் பற்றிய முக்கியமான விவரங்களை அடிக்கடி வெளிப்படுத்துகிறது. ஒரு முக்கிய புள்ளியின் பங்கு இடைமறிக்க. முன்னிருப்பாக, சூத்திரங்களைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளில் R ஒரு இடைமறிப்பைக் கொண்டுள்ளது. இது ஒரு சக்திவாய்ந்த அம்சமாகும், இது மாதிரி கட்டிடத்தை எளிதாக்குகிறது, ஆனால் கைமுறையாக கட்டமைக்கப்பட்ட மெட்ரிக்குகளுடன் பணிபுரியும் போது குழப்பத்திற்கு வழிவகுக்கும், அங்கு குறுக்கீடு வெளிப்படையாக சேர்க்கப்பட வேண்டும். இந்த படிநிலையை தவறவிடுவது குணகங்களில் காணப்பட்ட முரண்பாட்டை விளக்குகிறது மாதிரி1 மற்றும் மாதிரி2.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய மற்றொரு அம்சம், நேரியல் மாதிரிகளில் உள்ள தரவுச் சட்டங்களுக்கு எதிராக மெட்ரிக்குகளை R எவ்வாறு நடத்துகிறது என்பதில் உள்ள வேறுபாடு ஆகும். தரவுச் சட்டத்துடன் கூடிய சூத்திர அடிப்படையிலான அணுகுமுறை தானாகவே நெடுவரிசை சீரமைப்பு மற்றும் அர்த்தமுள்ள மாறி பெயர்களை உறுதி செய்கிறது. பகுதி மற்றும் குளியல். இதற்கு நேர்மாறாக, மெட்ரிக்குகளைப் பயன்படுத்துவது போன்ற நிலைக் குறிப்புகளை சார்ந்துள்ளது X[, 1], இது குறைவான உள்ளுணர்வு மற்றும் பிழைகளுக்கு வாய்ப்புள்ளது. சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளை நிர்வகிக்கும் போது அல்லது டைனமிக் உள்ளீடுகளை ஒருங்கிணைக்கும் போது இந்த வேறுபாடு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது வாசிப்புத்திறன் மற்றும் பராமரிப்பு இரண்டையும் பாதிக்கிறது. 📊

கடைசியாக, விருப்பங்கள் அல்லது கைமுறை சரிசெய்தல்களைப் பயன்படுத்தி R இன் இயல்புநிலை நடத்தைகளை மேலெழுதலாம். எடுத்துக்காட்டாக, மேட்ரிக்ஸில் ஒன்றின் நெடுவரிசையைச் சேர்ப்பது இடைமறிப்பைப் பிரதிபலிக்கிறது. மாற்றாக, தி update() மாதிரிகளை மாறும் வகையில் மாற்றுவதற்கு செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படலாம். துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான புள்ளிவிவர மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு இந்த நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். இத்தகைய நுண்ணறிவு இந்த குறிப்பிட்ட சிக்கலுக்கு உதவுவது மட்டுமல்லாமல், பரந்த புள்ளிவிவர சவால்களுக்கான நிபுணத்துவத்தையும் உருவாக்குகிறது. 🚀