{"id":1749,"date":"2023-07-25T03:40:00","date_gmt":"2023-07-25T03:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/come-calcolare-cp-viola-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T03:40:00","modified_gmt":"2023-07-25T03:40:00","slug":"come-calcolare-cp-viola-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/come-calcolare-cp-viola-in-r\/","title":{"rendered":"Come calcolare il &#39;cp viola in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nell&#8217;analisi di regressione, <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/viola-cp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mallows Cp<\/a> \u00e8 una metrica utilizzata per selezionare il miglior modello di regressione tra diversi modelli potenziali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo identificare il modello di regressione \u201cmigliore\u201d identificando il modello con il valore Cp pi\u00f9 basso vicino a <em>p<\/em> +1, dove <em>p<\/em> \u00e8 il numero di variabili predittive nel modello.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il modo pi\u00f9 semplice per calcolare il Cp di Mallows in R \u00e8 utilizzare la funzione <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/olsrr\/versions\/0.5.3\/topics\/ols_mallows_cp\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ols_mallows_cp()<\/a> dal pacchetto <strong>olsrr<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione per calcolare il Cp di Mallows per selezionare il miglior modello di regressione tra diversi potenziali modelli in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: calcolo di Mallows Cp in R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler adattare tre diversi modelli di regressione lineare multipla utilizzando le variabili del set di dati <strong>mtcars<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come adattare i seguenti modelli di regressione:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Variabili predittive nel modello completo: le 10 variabili<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Variabili predittive nel modello 1: disp, hp, wt, qsec<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Variabili predittive nel modello 2: disp, qsec<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Variabili predittive nel modello 3: disp, wt<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come adattare ciascuno di questi modelli di regressione e utilizzare la funzione <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/olsrr\/versions\/0.5.3\/topics\/ols_mallows_cp\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ols_mallows_cp()<\/a> per calcolare il Mallows Cp di ciascun modello:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (olsrr)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit full model\n<\/span>full_model &lt;- lm(mpg ~ ., data = mtcars)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit three smaller models\n<\/span>model1 &lt;- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars)\nmodel2 &lt;- lm(mpg ~ disp + qsec, data = mtcars)\nmodel3 &lt;- lm(mpg ~ disp + wt, data = mtcars)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate Mallows' Cp for each model\n<\/span>ols_mallows_cp(model1, full_model)\n\n[1] 4.430434\n\nols_mallows_cp(model2, full_model)\n\n[1] 18.64082\n\nols_mallows_cp(model3, full_model)\n\n[1] 9.122225\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Modello 1: <em>p<\/em> + 1 = 5, Mallows Cp = 4,43<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Modello 2: <em>p<\/em> + 1 = 3, Mallows Cp = 18,64<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Modello 3: <em>p<\/em> + 1 = 30, Mallows Cp = 9,12<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che il modello 1 ha un valore per il Cp di Mallows pi\u00f9 vicino a <em>p<\/em> + 1, indicando che \u00e8 il modello migliore che porta alla distorsione minima tra i tre modelli potenziali.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Note sul Cp des mauves<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco alcune cose da tenere a mente su Mallows Cp:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Se ciascun modello potenziale ha un valore Cp di Mallows elevato, ci\u00f2 indica che \u00e8 probabile che in ciascun modello manchino alcune importanti variabili predittive.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Se diversi modelli potenziali hanno valori bassi per il Cp di Mallow, scegliere il modello con il valore pi\u00f9 basso come modello migliore da utilizzare.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che il Cp di Mallows \u00e8 solo un modo per identificare il modello di regressione &#8220;migliore&#8221; tra diversi modelli potenziali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un&#8217;altra misura comunemente utilizzata \u00e8 l&#8217;R quadrato aggiustato, che ci dice la proporzione della varianza nella <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabile di risposta<\/a> che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili predittive nel modello, aggiustate per il numero di variabili predittive utilizzate.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per decidere quale modello di regressione \u00e8 il migliore tra un elenco di diversi modelli diversi, si consiglia di esaminare sia il Cp di Mallows che l&#8217;R quadrato corretto.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/r-quadrati-in-r-si-adatta\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare l&#8217;R quadrato corretto in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/aic-a-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare l&#8217;AIC in R<\/a><br \/><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nell&#8217;analisi di regressione, Mallows Cp \u00e8 una metrica utilizzata per selezionare il miglior modello di regressione tra diversi modelli potenziali. 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