A meghatározási együttható amely más néven r2, a statisztikában használt kifejezés, amelynek fő feladata a hipotézisek eredményének előrejelzése. Ez elengedhetetlen minden tudományos alapokkal végzett vizsgálatban, és alkalmazásai a széles körű, mint a közgazdaságtan, a piackutatás vagy egyesek sikerének meghatározása érdekében termék.
Ezzel a közismert eszközzel kapcsolatban többféle definíció létezik, amelyek nem egybeesnek, így is vannak Fontos ismerni mindegyiket, például azokat, amelyek a regresszióval kapcsolatosak lineáris.
Hirdetések
Ebben a cikkben a következőket találja:
A determinációs együttható meghatározása
Ő korrelációs négyzet melyik rész melyik részét magyarázza meg egy bizonyos változatban egy variáció részeként, ez azt jelenti, hogy melyiket lehet megjósolni a másik variációján keresztül.
Hogyan kerül kiszámításra a determinációs együttható?
A statisztikai modellek valamilyen véletlen változó tesztelésére vagy magyarázatára szolgálnak, ezt más, tényezőként ismert véletlen változókon keresztül hajtják végre. Mivel a véletlenszerűnek tekintett változó megjósolható annak mértékével, és hogy ebben az esetben a a szórás ugyanaz lesz az átlagos négyzethiba, a maximális átlagos négyzethiba az variancia.
Hirdetések
Az eredmény 0 és 1 között változhat, ez azt jelenti, hogy minél közelebb van az egyikhez, jobban igazodik a tesztelni kívánt változóhoz, míg hogy ellenkező esetben, vagyis minél közelebb van a 0-hoz, annál kevésbé megbízható lesz, mivel a modell.
Hogyan fejezik ki a determinációs együtthatót?
Itt láthat egy törtet, amelyben a számláló a következőképpen van kifejezve:
Hirdetések
Itt látható, hogy a varianciakifejezésben az Y kerületi, ami azt jelenti, hogy ez egy modell becslése, ez nem Y valós értéke, hanem becslés. Egy másik különbség a variancia ezen kifejezése tekintetében az, hogy nem oszlik el T-vel, mivel a nevező is kifejezné, akkor mindkettő megszűnik, hogy ily módon a kifejezés.
A nevezőt illetően megfigyelhetjük, hogy a variancia egyetlen különbsége észrevehető, hogy nem osztjuk T-vel vagy N-vel
Hirdetések
A determinációs együttható alkalmazásai
Számos segédprogram létezik ebben a képletben, például egy futballista által megszerzett pontok számának kipróbálása esetén vagy kosárlabda az általa játszott játékok számát illetően, abból a feltételezésből kiindulva, hogy minél több meccs lesz, annál több pont lesz jegyzetekkel ellátva. Vegyünk figyelembe 8 játékot.
A grafikon lejtős vonalat mutat, pozitív kapcsolatban, mivel a várakozásoknak megfelelően minél több játékot játszottak, annál több pont volt kommentálva, ez a grafikon nulla feletti eredményt mutat, ami, mint korábban említettük, bebizonyítja, hogy igazodik a változóhoz igazi.
Hirdetések
Miért keletkezik az illesztett R négyzet?
Mi történik R négyzet és a korrigált R négyzet megadásának oka összefügg azzal, hogy nem szankcionálja a beillesztést a nem szignifikáns magyarázó változók tekintetében, ez azt jelenti, ha például 5 magyarázó változót adunk a modellhez, amelyek nem sok kapcsolatban az adott játékos által elért pontszámmal, akkor az R négyzet magasabb lesz növekedni fog.
R négyzet illeszkedik
Ez egy olyan mérték, amely meghatározza a regressziós varianciával magyarázható százalékos arányt a magyarázott változó varianciájához képest. Láthatja, hogy ugyanaz, mint az R négyzettel, de azzal a kis különbséggel, hogy bünteti a változók felvételét.
Az R négyzet mindig növekszik, annak ellenére, hogy az említett modellben szereplő változók nem igazán relevánsak. A probléma megoldásához a következőket kell alkalmazni:
Ebben az egyenletben N-t mintanagyságnak nevezzük, és K megfelel a magyarázó változóknak. A k feletti értékek matematikai dedukciójának szempontjából a korrigált R-négyzet tovább lesz a közös R-négyzettől.
A determinációs együttható egyéb funkciói
Nemcsak hasznos elmagyarázni, vagy inkább megmérni a modell magyarázó képességét, de ugyanakkor lehetővé teszi annak megválasztását, hogy mely modell közül a legmegfelelőbb. Ez azt jelenti, hogy a modellek ugyanazokkal a függő változókkal és azonos számúak a magyarázó néven ismert változók közül a legmegfelelőbb az a tényező, amelynek együtthatója nagyobb, mint meghatározás.
Ez nyilvánvalóan a választott modelltől függően változhat, mivel például beágyazott modell esetében nem lesz ugyanaz. A legfontosabb ebben az együtthatóban az a képesség, hogy megjósolja a modellek vagy elméletek hatékonyságát. javaslatok, ez nemcsak a számokra alkalmazható, ez létfontosságú ahhoz, hogy tudjuk, jóak vagy rosszak az előrejelzések.
