Bestimmungskoeffizient

Was ist der Bestimmungskoeffizient?

Der Bestimmungskoeffizient ist eine statistische Messung, die untersucht, wie Unterschiede in einer Variablen durch die Differenz in einer zweiten Variablen erklärt werden können, wenn das Ergebnis eines bestimmten Ereignisses vorhergesagt wird. Mit anderen Worten, dieser Koeffizient, der häufiger als R-Quadrat (oder R2) bezeichnet wird, bewertet, wie stark die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen ist, und wird von Forschern bei der Durchführung von Trendanalysen stark verwendet., Um ein Beispiel für seine Anwendung zu nennen, kann dieser Koeffizient die folgende Frage in Betracht ziehen: Wenn eine Frau an einem bestimmten Tag schwanger wird, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie ihr Baby an einem bestimmten Datum in der Zukunft ausliefern würde? In diesem Szenario zielt diese Metrik darauf ab, die Korrelation zwischen zwei verwandten Ereignissen zu berechnen: Konzeption und Geburt.,

Den Bestimmungskoeffizienten verstehen

Der Bestimmungskoeffizient ist eine Messung, mit der erklärt wird, wie stark die Variabilität eines Faktors durch seine Beziehung zu einem anderen verwandten Faktor verursacht werden kann. Diese Korrelation, bekannt als die“ Güte der Passform“, wird als Wert zwischen 0,0 und 1,0 dargestellt. Einen Wert von 1.,0 zeigt eine perfekte Anpassung an und ist somit ein äußerst zuverlässiges Modell für zukünftige Prognosen, während ein Wert von 0.0 anzeigt, dass die Berechnung die Daten überhaupt nicht genau modelliert. Ein Wert von 0,20 legt jedoch beispielsweise nahe, dass 20% der abhängigen Variablen von der unabhängigen Variablen vorhergesagt werden, während ein Wert von 0,50 darauf hindeutet, dass 50% der abhängigen Variablen von der unabhängigen Variablen vorhergesagt werden usw.,

Graphen der Bestimmungskoeffizient

In einem Diagramm misst die Güte der Anpassung den Abstand zwischen einer angepassten Linie und allen Datenpunkten, die im Diagramm verstreut sind. Der enge Datensatz hat eine Regressionslinie, die sich in der Nähe der Punkte befindet, und einen hohen Anpassungsgrad, was bedeutet, dass der Abstand zwischen der Linie und den Daten gering ist. Obwohl eine gute Passform einen R2 nahe 1,0 hat, kann diese Zahl allein nicht bestimmen, ob die Datenpunkte oder Vorhersagen voreingenommen sind., Es sagt Analysten auch nicht, ob der Bestimmungskoeffizient an sich gut oder schlecht ist. Es liegt im Ermessen des Benutzers, die Bedeutung dieser Korrelation zu bewerten und wie sie im Rahmen zukünftiger Trendanalysen angewendet werden kann.