Statisztikák Meghatározások > Kiigazított r2
nézze meg a videót, vagy olvasd el az alábbi cikket:
segítségre van szüksége egy házi kérdéssel kapcsolatban? Nézze meg a tutori oldal!,
Korrigált R2: áttekintés
a korrigált R2 az R2 speciális formája, a meghatározási együttható.
a korrigált R2-nek számos alkalmazása van a való életben. Kép: USCG
R2 megmutatja, hogy a kifejezések (adatpontok) mennyire illeszkednek egy görbéhez vagy vonalhoz. A korrigált R2 azt is jelzi, hogy a kifejezések mennyire illeszkednek egy görbéhez vagy vonalhoz, de a modellben szereplő kifejezések számához igazodik. Ha egyre több haszontalan változót ad hozzá egy modellhez, a korrigált r-négyzet csökken. Ha több hasznos változót ad hozzá, a korrigált r-négyzet növekedni fog.,
Korrigált R2 mindig kisebb vagy egyenlő R2.
csak R2-re van szüksége, ha mintákkal dolgozik. Más szavakkal, az R2 nem szükséges, ha egy teljes népesség adatai vannak.
a képlet a következő:
ahol:
- N az adatmintában szereplő pontok száma.
- K a független regresszorok száma, azaz a modell változóinak száma, kivéve az állandót.
Ha már ismeri az R2 – t, akkor ez egy meglehetősen egyszerű képlet., Ha azonban még nincs R2, akkor valószínűleg nem akarja ezt kézzel kiszámítani! (Ha kell, nézze meg, hogyan kell kiszámítani a meghatározási együtthatót). Sok statisztikai csomagok, hogy lehet kiszámítani korrigált R négyzet az Ön számára. A korrigált r négyzet az Excel regressziós kimenet részeként kerül megadásra. Lásd: Excel regressziós analízis kimenet magyarázata.
A korrigált R2
jelentése mind az R2, mind a korrigált R2 képet ad arról, hogy hány adatpont esik a regressziós egyenlet sorába., Van azonban egy fő különbség az R2 és a korrigált R2 között: az R2 feltételezi, hogy minden egyes változó magyarázza a függő változó változását. A korrigált R2 megmutatja a variáció százalékos arányát, amelyet csak a független változók magyaráznak, amelyek ténylegesen befolyásolják a függő változót.
hogyan Korrigált R2 bünteti meg
a korrigált R2 bünteti Önt hozzá független változók (k az egyenletben), amelyek nem illeszkednek a modell. Miért? A regressziós elemzésben csábító lehet, hogy több változót adjon hozzá az adatokhoz, ahogy rájuk gondol., Néhány ilyen változók jelentős lesz, de nem lehet biztos abban, hogy jelentősége csak véletlenül. A korrigált R2 kompenzálja ezt azzal, hogy bünteti Önt az extra változókért.
míg az értékek általában pozitívak, negatívak is lehetnek. Ez akkor fordulhat elő, ha az R2 nulla; a beállítás után az érték nulla alá eshet. Ez általában azt jelzi, hogy a modell rosszul illeszkedik az adataihoz. A modellel kapcsolatos egyéb problémák nulla alatti értékeket is okozhatnak, például ha nem helyez el állandó kifejezést a modellben.,
az R2-vel kapcsolatos problémák, amelyeket korrigáltak egy korrigált R2
- R2-vel, minden modellhez hozzáadott prediktorral nőnek. Mivel az R2 mindig növekszik és soha nem csökken, úgy tűnik, hogy jobban illeszkedik a modellhez Hozzáadott több kifejezéshez. Ez teljesen félrevezető lehet.
- Hasonlóképpen, ha a modell túl sok szerződési túl sok high-order polinomok, hogy befut a probléma-illik az adatokat. Ha túlzottan illeszkedik az adatokhoz, a félrevezetően magas R2 érték félrevezető előrejelzésekhez vezethet.,
——————————————————————————
segítségre van szüksége egy házi feladathoz vagy tesztkérdéshez? A Chegg tanulmány segítségével lépésről-lépésre megoldásokat kaphat kérdéseire a terület szakértőjétől. Az első 30 perc egy Chegg oktatóval ingyenes!