jaký je koeficient stanovení?
koeficient stanovení je statistické měření, které zkoumá, jak lze rozdíly v jedné proměnné vysvětlit rozdílem v druhé proměnné při předpovídání výsledku dané události. Jinými slovy, tento koeficient, který je více obyčejně známý jako R-squared (nebo R2), hodnotí, jak silný lineární vztah mezi dvěma proměnnými, a je silně spoléhali na výzkumníky při provádění analýzy trendů., Chcete-li uvést příklad jeho použití, tento koeficient může uvažovat následující otázku: pokud žena otěhotní v určitý den, jaká je pravděpodobnost, že bude dodávat své dítě na konkrétní datum v budoucnosti? V tomto scénáři má tato metrika za cíl vypočítat korelaci mezi dvěma souvisejícími událostmi: koncepcí a narozením.,
R na Druhou
Klíčové Takeaways
- koeficient determinace je komplexní představu zaměřena na statistickou analýzu modelů pro data.
- koeficient stanovení se používá k vysvětlení, kolik variability jednoho faktoru může být způsobeno jeho vztahem k jinému faktoru.
- tento koeficient je běžně známý jako R-na druhou (nebo R2) a je někdy označován jako „dobrota fit.“
- toto opatření je reprezentováno jako hodnota mezi 0.,0 a 1, 0, kde hodnota 1.0 indikuje, perfektní fit, a je tedy vysoce spolehlivý model pro budoucí prognózy, zatímco hodnota 0.0 znamená, že model nedokáže přesně modelovat tato data.
Pochopení Koeficient Determinace
koeficient determinace je měření použity k vysvětlení, kolik variability jednoho faktoru může být způsobeno tím, že jeho vztah k dalším souvisejícím faktorem. Tato korelace, známá jako“ dobrota fit“, je reprezentována jako hodnota mezi 0,0 a 1,0. Hodnota 1.,0 označuje perfektní fit, a je tedy vysoce spolehlivým modelem pro budoucí prognózy, zatímco hodnota 0.0 by naznačovala, že výpočet nedokáže přesně modelovat data vůbec. Ale hodnotu 0,20, například, naznačuje, že 20% závislé proměnné je předpovídal nezávislou proměnnou, zatímco hodnota 0.50 naznačuje, že 50% závislá proměnná je předpovídal nezávislé proměnné, a tak dále.,
Grafů Koeficient Determinace
Na grafu, dobroty fit měří vzdálenost mezi vybavená linka a všechny datové body, které jsou roztroušeny po celém obrázku. Těsná sada dat bude mít regresní čáru, která je blízko k bodům a má vysokou úroveň přizpůsobení, což znamená, že vzdálenost mezi čárou a daty je malá. Přestože má dobrý fit R2 blízko 1.0, toto číslo samo o sobě nemůže určit, zda jsou datové body nebo předpovědi zkreslené., Analytikům také neříká, zda je koeficient determinační hodnoty skutečně dobrý nebo špatný. Je na uvážení uživatele vyhodnotit význam této korelace a jak ji lze aplikovat v souvislosti s budoucími analýzami trendů.