Koeficient determinácie je tiež známy ako R – squared ( R ^ 2 ) . To je štatistický meradlom toho, ako dobre sa hodí lineárny model sadu dát ; model môže byť korelácii alebo lineárna regresia alebo analýzy rozptylu . Existujú tiež “ pseudo R ^ 2 “ opatrenia pre iné formy regresie , ako logistickej regresie . Rozsah koeficient determinácie
Koeficient determinácie sa pohybuje v rozmedzí od 0 do 1. 0 znamená , že neexistuje žiadny lineárny vzťah vôbec , 1 znamená , že vzťah je perfektný . Čo sa počíta ako “ vysoko rizikový “ alebo “ dobré “ koeficient sa líši od jedného poľa na druhé . V psychológii , 0.3 je pomerne vysoká ; vo fyzike 0,8 je často považovaná za nízku .
Čo koeficientu opatrenia
Koeficient determinácie meria silu lineárneho vzťahu. Ale presný zmysel “ lineárny vzťah “ je často mätúce pre študentov . Lineárny vzťah je lineárny v jeho parametrov . Napríklad môžete modelovať váhu dospelého človeka v závislosti na výške a výške na druhú , ako sa regresnej rovnice , ako sú : Prihlásiť
W = b0 + b1 * H + b2 * H ^ 2
Kde W je hmotnosť a H je výška a b0 , b1 a b2 budú odhadované koeficienty . Jedná sa o lineárna regresia , pretože žiadny z parametra sa zvýši na právomocami .
Koeficient determinácie v analýze rozptylu
V analýze rozptylu ( ANOVA ) , modely sú vyvinuté a vyhodnotené na základe súčtov štvorcov , alebo odchýlky . V každom súbore kvantitatívnych údajov, ktoré sa zhromažďujú v niekoľkých skupinách , sa môžete pozrieť na celkový rozptyl a rozptylu vo vnútri a medzi skupinami . Koeficient determinácie je súčet štvorcov medzi skupinami vydelí celkovým súčtom štvorcov .
Časť odchýlok
Ďalší spôsob, ako sa pozerať na koeficientu determinácie je že sa jedná o podiel variability v závislej premennej ( to , čo sa snažíme vysvetliť ) , ktorý pripadá na modeli . Takže, ak je koeficient 0,8 , znamená to , že 80 percent variability závislej premennej pripadá na model .