Lastnosti koeficientom determinacije

determinacijski koeficient je znana tudi kot R -kvadrat (R ^ 2 ). To jestatistično merilo , kako dobrolinearni model ustreza nabor podatkov ; model lahko korelacijo ali linearno regresijo ali analizo variance . Obstajajo tudi ” R ^ 2 psevdo ” ukrepi za druge oblike regresije kot logistično regresijo . Razpon koeficient določanja
< p >determinacijski koeficient se giblje od 0 do 1. 0 pomeni, da ni linearna povezanost sploh , 1 kaže, da jeodnos popoln. Kaj se šteje kot”visoko” ali “dobre” koeficient razlikuje od področja do področja . V psihologiji , 0.3 je precej visoka ; v fiziki 0,8 je pogosto majhna.
Kaj koeficienta Ukrepi

determinacijski koeficient izračunava moč linearnega razmerja. Vendarnatančen pomen ” linearnega razmerja “, je pogosto nejasna študentov. Linearno razmerje je linearna v njenih parametrov. Na primer , boste morda masa modela človeških odraslih v odvisnosti od višine in višine kvadrat , pridobivanje regresijsko enačbo , kot so: Spremeni jezik

W = b0 + b1 * H + b2 * H ^ 2

Če je W masa in H je višina in b0 , b1 in b2 koeficienta je treba oceniti . To jelinearna regresija , ker nobeden od parametra se dvigne na oblasti.
Determinacijski koeficient v analizo variance

V analizi variance ( ANOVA ) so modeli razviti in oceniti na podlagi vsote kvadratov , ali odstopanja . V vsakem nizu kvantitativnih podatkov , ki se zbirajo na več skupin , si lahko ogledate na skupne variance in variance znotraj in med skupinami . Determinacijski koeficient jevsota kvadratov med skupinami , deljena s skupno vsoto kvadratov.
Delež variacije

Drug način , da pogled na determinacijski koeficient je da jedelež variacije odvisne spremenljivke (kaj skušamo razložiti ), ki odpade na modela. Torej, če jekoeficient 0,8 , to pomeni, da je 80 odstotkov variacije odvisne spremenljivke pojasnimo z modelom .