Bestimmtheitsmaß

In der Statistik der Bestimmungskoeffizient ,, ist ein Verhältnis zwischen der Variabilität der Daten und der Korrektheit des statistischen Modells verwendet.

Es gibt keine gemeinsame Definition von A. In einfachen linearen Regressionen es ist einfach das Quadrat des Korrelationskoeffizient:

wobei:

  • ist die Abweichung durch das Modell erklärt;
  • Es ist die Gesamt Devianz;
  • ist die Restsumme der Quadrate;
  • sind die beobachteten Daten;
  • Es ist ihre durchschnittliche;
  • Es wird aus den aus dem Regressionsmodell erhaltenen Daten geschätzt.


R variiert zwischen 0 und 1: 0, wenn die verwendeten überhaupt nicht dem Datenmodell zu erklären; 1, wenn das Modell erklärt die Daten perfekt.

Adjusted R

Adjusted R ist eine Variante von "R einfach.
Während einfache R wird für die Analyse der einfachen linearen Regression als Hauptindex der Güte der Regressionskurve verwendet wird, wird korrigiert, R für die Analyse von multiplen linearen Regression verwendet. Er dient dazu, den Anteil der erklärten Varianz zu messen, das heißt, der Anteil der Variabilität Y "Wings" aus der erklärenden Variablen X. Da die Anzahl der erklärenden Variablen X, erhöht auch den Wert von R, ist es oft an seiner Stelle verwendet , die verwendet wird, um die Fraktion des Varianzmessung erläutert.
Es kann negativ und immer R sein

wobei:

  •  ist die Anzahl der Beobachtungen;
  •  ist die Anzahl der Regressoren.

Deutung

Wenn die 'ol' sind in der Nähe von 1 bedeutet, dass die Regressoren vorherzusagen und den Wert der abhängigen Variablen in der Probe, und wenn es gleich 0 bedeutet, dass Sie nicht zu tun.

L 'oder die' nicht sagen, ob:

  • eine Variable statistisch signifikant ist;
  • Regressoren sind die eigentliche Ursache der Bewegungen der abhängigen Variablen;
  • gibt es eine variable Vorspannung verzichtet;
  • Es war die am besten geeignete Gruppe von Regressoren entschieden.
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