care este coeficientul de determinare?
coeficientul de determinare este o măsurare statistică care examinează modul în care diferențele într-o variabilă pot fi explicate prin diferența într-o a doua variabilă, atunci când se prezice rezultatul unui eveniment dat. Cu alte cuvinte, acest coeficient, care este mai cunoscut sub numele de R-pătrat (sau R2), evaluează cât de puternică este relația liniară între două variabile și se bazează foarte mult pe cercetători atunci când efectuează analiza tendințelor., Pentru a cita un exemplu de aplicare a acestuia, acest coeficient poate avea în vedere următoarea întrebare: dacă o femeie rămâne însărcinată într-o anumită zi, care este probabilitatea ca ea să-și nască copilul la o anumită dată în viitor? În acest scenariu, această metrică își propune să calculeze corelația dintre două evenimente conexe: concepția și nașterea.,
R-Squared
Takeaways Cheie
- coeficientul de determinare este un complex centrat pe analiza statistică a modelelor de date.
- coeficientul de determinare este utilizat pentru a explica cât de multă variabilitate a unui factor poate fi cauzată de relația sa cu un alt factor.
- acest coeficient este cunoscut sub numele de R-pătrat (sau R2), și este uneori menționată ca „bunătatea de potrivire.”
- această măsură este reprezentată ca o valoare între 0.,0 și 1.0, unde o valoare de 1.0 indică o potrivire perfectă și este astfel un model extrem de fiabil pentru prognozele viitoare, în timp ce o valoare de 0.0 ar indica faptul că modelul nu reușește să modeleze cu exactitate datele.
înțelegerea coeficientului de determinare
coeficientul de determinare este o măsură utilizată pentru a explica cât de multă variabilitate a unui factor poate fi cauzată de relația sa cu un alt factor înrudit. Această corelație, cunoscută sub numele de” bunătatea potrivirii”, este reprezentată ca o valoare cuprinsă între 0,0 și 1,0. O valoare de 1.,0 indică o potrivire perfectă și este astfel un model extrem de fiabil pentru prognozele viitoare, în timp ce o valoare de 0.0 ar indica faptul că calculul nu reușește să modeleze cu exactitate datele. Dar o valoare de 0,20, de exemplu, sugerează că 20% din variabila dependentă este prezisă de variabila independentă, în timp ce o valoare de 0,50 sugerează că 50% din variabila dependentă este prezisă de variabila independentă și așa mai departe.,
Grafice Coeficientul de Determinare
Pe un grafic, ajustării măsoară distanța dintre o proteză linie și toate punctele care sunt împrăștiate în întreaga diagramă. Setul strâns de date va avea o linie de regresie care este aproape de puncte și are un nivel ridicat de potrivire, ceea ce înseamnă că distanța dintre linie și date este mică. Deși o potrivire bună are un R2 aproape de 1.0, acest număr singur nu poate determina dacă punctele de date sau predicțiile sunt părtinitoare., De asemenea, nu spune analiștilor dacă coeficientul valorii de determinare este intrinsec bun sau rău. Este la latitudinea utilizatorului să evalueze semnificația acestei corelații și modul în care aceasta poate fi aplicată în contextul viitoarelor analize ale tendințelor.div>