Koeficient določitve

Kaj je koeficient odločnosti?

Koeficient določitve je ukrep, uporabljen pri statistični analizi, ki oceni, kako dobro razlaga model in napoveduje prihodnje rezultate. Nakazuje stopnjo pojasnjene spremenljivosti v naboru podatkov. Koeficient določitve, znan tudi kot R-kvadrat, se uporablja kot vodilo za merjenje natančnosti modela.

Eden od načinov razlage te številke je reči, da spremenljivke, vključene v dani model, razložijo približno x% opazovanih sprememb. Če je torej R2 = 0, 50, potem lahko približno polovico opažene variacije razložimo z modelom.

1:58

R-kvadrat

Ključni odvzemi

• Koeficient določitve je kompleksna ideja, osredotočena na statistično analizo prihodnjega modela podatkov.
• Koeficient določitve se uporablja za razlago, koliko spremenljivosti enega dejavnika lahko povzroči njegova povezanost z drugim dejavnikom.

Razumevanje koeficienta odločnosti

Koeficient določitve se uporablja za razlago, koliko spremenljivosti enega dejavnika lahko povzroči njegova povezanost z drugim dejavnikom. Pri analizi trendov se močno zanaša nanjo in je predstavljena kot vrednost med 0 in 1.

Bolj ko je vrednost enaka 1, tem boljša je skladnost ali razmerje med obema dejavnikoma. Koeficient določitve je kvadrat koeficienta korelacije, znan tudi kot "R", ki mu omogoča prikaz stopnje linearne korelacije med dvema spremenljivkama.

Ta korelacija je znana kot "dobro prileganje." Vrednost 1, 0 kaže na popolno prileganje in je zato zelo zanesljiv model za prihodnje napovedi, kar kaže na to, da model pojasnjuje vse opažene različice. Po drugi strani vrednost 0 pomeni, da model sploh ne more natančno modelirati podatkov. Pri modelu z več spremenljivkami, kot je model z več regresijo, je prilagojeni R2 boljši koeficient določanja. V ekonomiji se vrednost R2 nad 0, 60 šteje za koristno.

Prednosti analize koeficienta določitve

Koeficient določitve je kvadrat korelacije med predvidenimi rezultati v naboru podatkov v primerjavi z dejanskim naborom rezultatov. Lahko se izrazi tudi kot kvadrat korelacije med X in Y rezultatoma, pri čemer je X neodvisna spremenljivka, Y pa odvisna spremenljivka.

Ne glede na reprezentacijo, R-kvadrat, enak 0, pomeni, da odvisne spremenljivke ni mogoče predvideti z uporabo neodvisne spremenljivke. Če je enako 1, to pomeni, da odvisnost spremenljivke vedno napoveduje neodvisna spremenljivka.

Koeficient določitve, ki spada v to območje, meri, kolikor odvisna spremenljivka napove neodvisna spremenljivka. Na primer R-kvadrat 0, 20 pomeni, da neodvisna spremenljivka napoveduje 20% odvisne spremenljivke.

Dobrota prileganja ali stopnja linearne korelacije meri razdaljo med vgrajeno črto na grafu in vsemi podatkovnimi točkami, ki so raztresene okoli grafa. Natančen niz podatkov bo imel regresijsko črto, ki je zelo blizu točk in ima visoko stopnjo, kar pomeni, da je razdalja med črto in podatki zelo majhna. Dober fit ima R-kvadrat, ki je blizu 1.

Vendar R-kvadrat ne more ugotoviti, ali so podatkovne točke ali napovedi pristranske. Prav tako analitiku ali uporabniku ne pove, ali je koeficient vrednosti določanja dober ali ne. Na primer, nizek R-kvadrat ni slab, in na osebi je odločitev, ki temelji na številki R-kvadrata.

Koeficienta določitve ne bi smeli razlagati naivno. Na primer, če je R-kvadrat modela v modelu 75%, je variacija njegovih napak 75% manjša od variance odvisne spremenljivke, standardni odklon njegovih napak pa je 50% manjši od standardnega odklona odvisnega spremenljivka. Standardno odstopanje napak modela je približno za tretjino velikosti standardnega odklona napak, ki bi jih dobili pri modelu, ki je samo za stalno.

Nazadnje, tudi če je vrednost R-kvadrata velika, v modelu ni statističnega pomena pojasnjevalnih spremenljivk ali pa je dejanska velikost teh spremenljivk v praksi lahko zelo majhna.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Kaj je napaka? Izraz napake je opredeljen kot spremenljivka v statističnem modelu, ki je ustvarjena, kadar model ne predstavlja v celoti dejanskega razmerja med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami. več Kako deluje več linearna regresija Več linearna regresija (MLR) je statistična tehnika, ki uporablja več pojasnjevalnih spremenljivk za napovedovanje izida spremenljivke odziva. več Line of Best Fit Linija najboljšega prileganja je rezultat regresijske analize, ki predstavlja razmerje med dvema ali več spremenljivkami v naboru podatkov. več R-kvadrat R-kvadrat je statistična mera, ki predstavlja delež variance za odvisno spremenljivko, ki ga razloži neodvisna spremenljivka. več Kako deluje metoda najmanjših kvadratov Metoda najmanjših kvadratov je statistična tehnika za določitev vrstice, ki je najbolj primerna za model, določena z enačbo z določenimi parametri za opazovane podatke. več Heteroskedastičnost V statistiki se heteroskedastičnost zgodi, kadar standardni odkloni spremenljivke, ki jih spremljamo v določenem času, niso konstantni. več partnerskih povezav