Bestimmtheitsmaß: Übersicht

Was ist der Bestimmungskoeffizient?

Das Bestimmtheitsmaß ist ein statistisches Maß, das untersucht, wie Unterschiede in einem Variable kann durch den Unterschied in einer zweiten Variablen erklärt werden, wenn das Ergebnis einer gegebenen vorhergesagt wird Veranstaltung. Mit anderen Worten, dieser Koeffizient, der besser als R-Quadrat (oder R²) bewertet, wie stark die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen ist, und wird von Forschern bei der Durchführung von Trendanalysen stark herangezogen. Um ein Anwendungsbeispiel zu nennen, könnte dieser Koeffizient die folgende Frage ins Auge fassen: Wenn eine Frau an einem bestimmten Tag schwanger, wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie ihr Baby an einem bestimmten Datum in der Schwangerschaft zur Welt bringen würde? Zukunft? In diesem Szenario zielt diese Metrik darauf ab, die Korrelation zwischen zwei verwandten Ereignissen zu berechnen: Empfängnis und Geburt.

Den Determinationskoeffizienten verstehen

Das Bestimmtheitsmaß ist ein Maß, das verwendet wird, um zu erklären, wie viel Variabilität eines Faktors durch seine Beziehung zu einem anderen verwandten Faktor verursacht werden kann. Dieser Zusammenhang, bekannt als "Güte der Anpassung," wird als Wert zwischen 0,0 und 1,0 dargestellt. Ein Wert von 1,0 zeigt eine perfekte Anpassung an und ist daher sehr zuverlässig Modell für zukünftige Vorhersagen, während ein Wert von 0,0 anzeigen würde, dass die Berechnung die Daten bei. nicht genau modelliert alle. Ein Wert von 0,20 beispielsweise deutet jedoch darauf hin, dass 20 % der abhängigen Variablen von der unabhängigen Variablen vorhergesagt werden. während ein Wert von 0,50 darauf hindeutet, dass 50 % der abhängigen Variablen durch die unabhängige Variable vorhergesagt werden, und so her.

Grafische Darstellung des Bestimmtheitsmaßes

In einem Diagramm misst die Anpassungsgüte den Abstand zwischen einer angepassten Linie und allen im Diagramm verstreuten Datenpunkten. Der enge Datensatz wird eine Rückschritt Linie, die nahe an den Punkten liegt und eine hohe Anpassung aufweist, was bedeutet, dass der Abstand zwischen der Linie und den Daten gering ist. Eine gute Passform hat zwar ein R² nahe 1,0 kann diese Zahl allein nicht bestimmen, ob die Datenpunkte oder Vorhersagen verzerrt sind. Es sagt Analysten auch nicht, ob der Wert des Bestimmtheitsmaßes an sich gut oder schlecht ist. Es liegt im Ermessen des Benutzers, die Bedeutung dieser Korrelation zu bewerten und wie sie im Rahmen zukünftiger Trendanalysen angewendet werden kann.