Obsah:
- Koeficient Determinace (R-Squared)
- Co je Upravený Koeficient Determinace?
Koeficient Determinace (R na Druhou)
koeficient determinace, R2, který se používá k analýze, jak rozdíly v jedné proměnné lze vysvětlit rozdíl v druhé proměnné. Například, když člověk otěhotní, má přímý vztah k tomu, kdy porodí.,
přesněji řečeno, R-na druhou vám dává procentuální variaci y vysvětlenou x-proměnnými. Rozsah je 0 až 1 (tj. 0% až 100% variace v y lze vysvětlit proměnnými x).
koeficient determinace, R2, který je podobný korelační koeficient, R koeficient korelace vzorec vám řekne, jak silný lineární vztah mezi dvěma proměnnými. R na druhou je čtverec korelačního koeficientu, r (odtud termín r na druhou)., Podívejte se na toto video pro krátkou definici r na druhou a jak ji najít:
hledání R na druhou / koeficient stanovení
potřebujete pomoc s domácí otázkou? Podívejte se na naši stránku doučování!
Krok 1: Najděte korelační koeficient, r (může být uveden v otázce). Příklad, r = 0,543.
Krok 2: čtverec korelačního koeficientu.
0, 5432 = .295
Krok 3: převeďte korelační koeficient na procento.
.295 = 29,5%
To je ono!,
význam koeficientu stanovení
koeficient stanovení lze považovat za procento. To vám dává představu o tom, kolik datových bodů spadají do výsledků řádku tvořeného regresní rovnice. Čím vyšší je koeficient, tím vyšší procento bodů čára prochází, když jsou vykresleny datové body a čára. Pokud je koeficient 0,80, pak by 80% bodů mělo spadat do regresní linie. Hodnoty 1 nebo 0 by naznačovaly, že regresní čára představuje Všechna nebo žádná z dat., Vyšší koeficient je ukazatelem lepší vhodnosti pro pozorování.
CoD může být negativní, i když to obvykle znamená, že váš model je špatně vhodný pro vaše data. Může se také stát negativní, pokud jste nenastavili intercept.
užitečnost R2
užitečnost R2 je její schopnost najít pravděpodobnost budoucích událostí spadajících do předpokládaných výsledků. Myšlenka je, že pokud se přidá více vzorků, koeficient by ukázal pravděpodobnost, že nový bod padne na čáru.,
i když existuje silné spojení mezi oběma proměnnými, stanovení neprokazuje kauzalitu. Například studie o narozeninách může ukázat, že velké množství narozenin se stane v časovém rámci jednoho nebo dvou měsíců. To neznamená, že plynutí času nebo změna ročních období způsobuje těhotenství.
Syntax
koeficient determinace je obvykle psán jako R2_p. „P“ udává počet sloupců dat, což je užitečné při porovnávání R2 různých datových sad.,
zpět nahoru
jaký je upravený koeficient stanovení?
Upravený Koeficient Determinace (Adjusted R-squared) je úprava Koeficientu Determinace, který bere v úvahu řadu proměnných v datové sadě. Také vás penalizuje za body, které se nehodí do modelu.
možná si uvědomíte, že málo hodnot v datové sadě (příliš malá velikost vzorku) může vést k zavádějícím statistikám, ale možná si nebudete vědomi toho, že příliš mnoho datových bodů může také vést k problémům. Pokaždé, když přidáte datový bod v regresní analýze, R2 se zvýší., R2 nikdy neklesá. Proto čím více bodů přidáte, tím lépe se zdá, že regrese „odpovídá“ vašim datům. Pokud se vaše data zcela nehodí do řádku, může být lákavé pokračovat v přidávání dat, dokud nebudete mít lepší kondici.
některé body, které přidáte, budou významné (vyhovují modelu) a jiné nebudou. R2 se nestará o nevýznamné body. Čím více přidáte, tím vyšší je koeficient určení.
upravený R2 lze použít k zahrnutí vhodnějšího počtu proměnných, což maří vaše pokušení pokračovat v přidávání proměnných do datové sady., Upravený R2 se zvýší pouze v případě, že nový datový bod zlepší regresi více, než byste očekávali náhodou. R2 nezahrnuje všechny datové body, je vždy nižší než R2 a může být negativní (i když je obvykle pozitivní). Záporné hodnoty se pravděpodobně stanou, pokud se R2 blíží nule — po nastavení se hodnota trochu sníží pod nulu.
Více viz: upravený R-na druhou.
podívejte se na můj kanál Youtube pro více statistik tipy a pomoc!,
——————————————————————————
Potřebujete pomoci s úkoly nebo zkoušky otázka? S Chegg studie, můžete získat krok za krokem řešení vašich otázek od odborníka v oboru. Vaše první 30 minut s Chegg tutor je zdarma!