Quel est le Coefficient de détermination?
Le coefficient de détermination est une mesure statistique qui examine comment les différences dans une variable peuvent être expliquées par la différence dans une deuxième variable, lors de la prédiction du résultat d’un événement donné. En d’autres termes, ce coefficient, plus communément appelé R-carré (ou R2), évalue la force de la relation linéaire entre deux variables et est fortement utilisé par les chercheurs lors de l’analyse des tendances., Pour citer un exemple de son application, ce coefficient peut envisager la question suivante: si une femme tombe enceinte un certain jour, Quelle est la probabilité qu’elle accouche de son bébé à une date particulière à l’avenir? Dans ce scénario, cette métrique vise à calculer la corrélation entre deux événements connexes: la conception et la naissance.,
R-Squared
plats à Emporter Clés
- Le coefficient de détermination est une idée complexe, centré sur l’analyse statistique des modèles de données.
- Le coefficient de détermination est utilisé pour expliquer dans quelle mesure la variabilité d’un facteur peut être causée par sa relation avec un autre facteur.
- ce coefficient est communément appelé R-carré (ou R2), et est parfois appelé la « bonté de l’ajustement. »
- Cette mesure est représentée par une valeur entre 0.,0 et 1,0, où une valeur de 1,0 indique un ajustement parfait, et est donc un modèle très fiable pour les prévisions futures, tandis qu’une valeur de 0,0 indiquerait que le modèle ne modélise pas du tout les données avec précision.
Comprendre le Coefficient de Détermination
Le coefficient de détermination est une mesure utilisée pour expliquer comment une grande variabilité d’un facteur peut être causée par sa relation à un autre facteur. Cette corrélation, connue sous le nom de « bonté de l’ajustement », est représentée par une valeur comprise entre 0,0 et 1,0. Une valeur de 1.,0 indique un ajustement parfait et constitue donc un modèle très fiable pour les prévisions futures, tandis qu’une valeur de 0,0 indiquerait que le calcul ne modélise pas du tout les données avec précision. Mais une valeur de 0,20, par exemple, suggère que 20% de la variable dépendante qui est prédit par les variables indépendantes, alors qu’une valeur de 0,50 suggère que 50% de la variable dépendante qui est prédit par les variables indépendantes, et ainsi de suite.,
graphique du Coefficient de détermination
sur un graphique, la qualité de l’ajustement mesure la distance entre une ligne ajustée et tous les points de données qui sont dispersés dans le diagramme. L’ensemble serré de données aura une ligne de régression proche des points et un niveau d’ajustement élevé, ce qui signifie que la distance entre la ligne et les données est faible. Bien qu’un bon ajustement ait un R2 proche de 1,0, ce nombre à lui seul ne peut pas déterminer si les points de données ou les prédictions sont biaisés., Il ne dit pas non plus aux analystes si la valeur du coefficient de détermination est intrinsèquement bonne ou mauvaise. Il est à la discrétion de l’utilisateur d’évaluer la signification de cette corrélation, et comment elle peut être appliquée dans le contexte d’analyses de tendances futures.