Coefficient de détermination: aperçu

Quel est le coefficient de détermination?

Le coefficient de détermination est une mesure statistique qui examine comment les différences dans un variable peut être expliquée par la différence entre une deuxième variable, lors de la prédiction du résultat d'un un événement. Autrement dit, ce coefficient, plus communément appelé R au carré (ou R²), évalue la force de la relation linéaire entre deux variables et est fortement utilisée par les chercheurs lors de l'analyse des tendances. Pour citer un exemple de son application, ce coefficient peut envisager la question suivante: si une femme devient enceinte un certain jour, quelle est la probabilité qu'elle accouche à une date particulière dans le avenir? Dans ce scénario, cette métrique vise à calculer la corrélation entre deux événements liés: la conception et la naissance.

Comprendre le coefficient de détermination

Le coefficient de détermination est une mesure utilisée pour expliquer dans quelle mesure la variabilité d'un facteur peut être causée par sa relation avec un autre facteur connexe. Cette corrélation, connue sous le nom de "qualité de l'ajustement," est représenté par une valeur comprise entre 0,0 et 1,0. Une valeur de 1,0 indique un ajustement parfait, et est donc une valeur très fiable modèle pour les prévisions futures, tandis qu'une valeur de 0,0 indiquerait que le calcul ne parvient pas à modéliser avec précision les données à tous. Mais une valeur de 0,20, par exemple, suggère que 20% de la variable dépendante est prédite par la variable indépendante, alors qu'une valeur de 0,50 suggère que 50% de la variable dépendante est prédite par la variable indépendante, et donc en avant.

Représentation graphique du coefficient de détermination

Sur un graphique, la qualité de l'ajustement mesure la distance entre une ligne ajustée et tous les points de données qui sont dispersés dans le diagramme. L'ensemble restreint de données aura un régression ligne proche des points et présentant un niveau d'ajustement élevé, ce qui signifie que la distance entre la ligne et les données est faible. Bien qu'un bon ajustement ait un R² proche de 1,0, ce nombre à lui seul ne peut pas déterminer si les points de données ou les prédictions sont biaisés. Il ne dit pas non plus aux analystes si la valeur du coefficient de détermination est intrinsèquement bonne ou mauvaise. Il appartient à l'utilisateur d'évaluer la signification de cette corrélation et la manière dont elle peut être appliquée dans le cadre d'analyses de tendances futures.