Innhold:
- determinasjonskoeffisient (R-Squared)
- Hva er Justert determinasjonskoeffisient?
determinasjonskoeffisient (R-Squared)
determinasjonskoeffisient, R2, er brukt til å analysere hvordan ulikheter i én variabel som kan forklares ved en forskjell i en annen variabel. For eksempel, når en person blir gravide har et direkte forhold til når de føder.,
Mer spesifikt, R-squared gir deg prosent variasjonen i y som forklares av x-variablene. Området er 0 til 1 (dvs. 0% til 100% av variasjonen i y kan forklares av x-variabler).
determinasjonskoeffisient, R2, er lik den korrelasjonskoeffisient, R. korrelasjonskoeffisienten formelen vil fortelle deg hvor sterk lineær sammenheng det er mellom to variabler. R-Squared er kvadratet av korrelasjonskoeffisienten, r (derav begrepet r-kvadrat)., Se denne videoen for en kort definisjon av r-squared og hvordan å finne den:
Finn R-Squared / Den determinasjonskoeffisient
Trenger hjelp med lekser spørsmål? Sjekk ut vår veiledning side!
Trinn 1: Finn korrelasjonskoeffisient, r (det kan bli gitt til deg i spørsmålet). Eksempel r = 0.543.
Trinn 2: Torget korrelasjonskoeffisienten.
0.5432 = .295
Trinn 3: Konverter korrelasjonskoeffisienten til en prosent.
.295 = 29.5%
det er det!,
Betydningen av determinasjonskoeffisient
determinasjonskoeffisient kan være tenkt som en prosent. Det gir deg en idé om hvor mange datapunkter faller innenfor resultatene av linjen som dannes av regresjonsligningen. Jo høyere denne koeffisienten er, jo høyere andel av poeng linje går gjennom når data poeng og linjen er plottet inn. Hvis koeffisienten er 0.80, da 80% av de punktene som bør falle innenfor regresjons-linje. Verdiene 1 eller 0 ville indikere regresjons-linje representerer alle eller ingen av data, henholdsvis., En høyere koeffisient er en indikator på en bedre goodness of fit » for observasjoner.
Torsk kan være negativ, selv om dette betyr vanligvis at modellen er en dårlig passer for dine data. Det kan også bli negativ hvis du ikke angi et skjæringspunkt.
Nytten av R2
nytten av R2 er dens evne til å finne sannsynligheten for fremtidige hendelser som faller innenfor det forventede resultater. Tanken er at hvis mer prøvene er lagt, koeffisienten ville vise sannsynligheten for et nytt punkt som faller på den linjen.,
Selv om det er en sterk sammenheng mellom de to variablene, besluttsomhet ikke bevise kausalitet. For eksempel, en studie på fødselsdager kan vise et stort antall bursdager skje innenfor en tidsramme på ett eller to måneder. Dette betyr ikke at passering av tid eller endring av årstider fører til graviditet.
Syntaks
determinasjonskoeffisient er vanligvis skrives som R2_p. «P» angir antall kolonner med data, noe som er nyttig når man sammenligner R2 av ulike datasett.,
Tilbake til Toppen
Hva er Justert determinasjonskoeffisient?
Justert determinasjonskoeffisient (Justert R-kvadrat) er en justering for determinasjonskoeffisient som tar hensyn til antall variabler i datasettet. Det er også straffer deg for punkter som ikke passer inn i modellen.
Du kan være oppmerksom på at noen verdier i et datasett (en altfor liten sample size) kan føre til misvisende statistikk, men du kan ikke være klar over at for mange datapunkter kan også føre til problemer. Hver gang du legger til et datapunkt i regresjonsanalyse, R2 vil øke., R2 aldri avtar. Derfor, jo flere poeng du legger til, jo bedre regresjon vil virke til å «passe» dine data. Hvis dataene ikke helt passer en linje, kan det være fristende å holde på å legge til data til du har en bedre passform.
Noen av punktene som du legger til, vil være betydelig (passer modellen) og andre vil ikke. R2 bryr seg ikke om uvesentlig poeng. Jo mer du legger til, jo høyere determinasjonskoeffisient.
Den justerte R2 kan brukes til å omfatte en mer passende antall variabler, ødela din fristelsen til å holde på å legge til variabler i datasettet., Justert R2 vil øke bare hvis en ny data punktet forbedrer regresjon mer enn du ville forvente ved en tilfeldighet. R2 inkluderer ikke alle data poeng, er alltid lavere enn R2 og kan være negativ (selv om det er vanligvis positiv). Negative verdier vil trolig skje dersom R2 er nær null — etter justering, verdien vil dukkert under null litt.
For mer, se: Justert R-Kvadrert.
Sjekk ut min Youtube Kanal for mer statistikk for tips og hjelp!,
——————————————————————————
Trenger du hjelp med lekser eller test spørsmål? Med Chegg Studere, kan du få trinn-for-trinn-løsninger til dine spørsmål fra en ekspert på feltet. De første 30 minutter med en Chegg veileder er gratis!