Contenu:
- Coefficient de Détermination (R au Carré)
- qu’est-Ce que le résultat de l’ajustement du Coefficient de Détermination?
Coefficient de Détermination (R au Carré)
Le coefficient de détermination, R2, est utilisé pour analyser comment les différences dans une variable peut être expliqué par une différence d’une seconde variable. Par exemple, quand une personne tombe enceinte a une relation directe avec le moment où elle accouche.,
plus précisément, R-squared vous donne la variation en pourcentage de y expliquée par X-variables. La plage est de 0 à 1 (0% à 100% de la variation de y peut être expliqué par le x-variables).
Le coefficient de détermination, R2, est similaire au coefficient de corrélation, R. La formule du coefficient de corrélation vous indiquera la force d’une relation linéaire entre deux variables. R Au Carré est le carré du coefficient de corrélation, r (d’où le terme r au carré)., Regardez cette vidéo pour une courte définition de r au carré et comment le trouver:
trouver R Au Carré/le Coefficient de détermination
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Étape 1: Trouvez le coefficient de corrélation, r (Il peut vous être donné dans la question). Exemple, r = 0,543.
Étape 2: équerre le coefficient de corrélation.
0,5432 = .295
Étape 3: convertir le coefficient de corrélation en pourcentage.
.295 = 29.5%
C’est tout!,
Signification du Coefficient de Détermination
Le coefficient de détermination peut être considéré comme un pour cent. Il vous donne une idée du nombre de points de données entrant dans les résultats de la droite formée par l’équation de régression. Plus le coefficient est élevé, plus le pourcentage de points que la ligne traverse est élevé lorsque les points de données et la ligne sont tracés. Si le coefficient est de 0,80, 80% des points devraient se situer dans la droite de régression. Les valeurs de 1 ou 0 indiqueraient que la droite de régression représente la totalité ou aucune des données, respectivement., Un coefficient plus élevé est un indicateur d’une meilleure qualité d’Ajustement pour les observations.
La CoD peut être négative, bien que cela signifie généralement que votre modèle ne convient pas à vos données. Il peut également devenir négatif si vous n’avez pas défini d’interception.
utilité de R2
L’utilité de R2 est sa capacité à déterminer la probabilité que des événements futurs se situent dans les résultats prévus. L’idée est que si plus d’échantillons sont ajoutés, le coefficient montrerait la probabilité qu’un nouveau point tombe sur la ligne.,
même s’il existe un lien fort entre les deux variables, la détermination ne prouve pas la causalité. Par exemple, une étude sur les anniversaires peuvent présenter un grand nombre d’anniversaires se produire dans un délai d’un à deux mois. Cela ne signifie pas que le passage du temps ou le changement de saison provoque une grossesse.
Syntaxe
Le coefficient de détermination est généralement écrit comme R2_p. Le « p” indique le nombre de colonnes de données, ce qui est utile lorsque l’on compare les R2 des différents ensembles de données.,
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Quel est le Coefficient de détermination ajusté?
Le Coefficient de détermination ajusté (R-carré ajusté) est un ajustement du Coefficient de détermination qui prend en compte le nombre de variables dans un ensemble de données. Il vous pénalise également pour les points qui ne correspondent pas au modèle.
Vous savez peut-être que peu de valeurs dans un ensemble de données (une taille d’échantillon trop petite) peuvent conduire à des statistiques trompeuses, mais vous ne savez peut-être pas que trop de points de données peuvent également entraîner des problèmes. Chaque fois que vous ajoutez un point de données dans l’analyse de régression, R2 augmentera., R2 ne diminue jamais. Par conséquent, plus vous ajoutez de points, mieux la régression semblera « correspondre” à vos données. Si vos données ne correspondent pas tout à fait à une ligne, il peut être tentant de continuer à ajouter des données jusqu’à ce que vous ayez un meilleur ajustement.
Certains des points que vous ajoutez sera importante (l’ajustement du modèle) et d’autres non. R2 ne se soucie pas des points insignifiants. Plus vous ajoutez, plus le coefficient de détermination.
Le R2 ajusté peut être utilisé pour inclure un nombre plus approprié de variables, contrecarrant votre tentation de continuer à ajouter des variables à votre ensemble de données., LE R2 ajusté n’augmentera que si un nouveau point de données améliore la régression plus que ce à quoi vous vous attendez par hasard. R2 n’inclut pas tous les points de données, est toujours inférieur à R2 et peut être négatif (bien qu’il soit généralement positif). Des valeurs négatives se produiront probablement si R2 est proche de zéro — après l’ajustement, la valeur plongera un peu en dessous de zéro.
pour en savoir plus, voir: ajusté R-carré.
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