Nustatymo koeficientas: apžvalga
Koks yra nustatymo koeficientas?
Nustatymo koeficientas yra statistinis matavimas, kuris tiria, kaip skiriasi vienas kintamąjį galima paaiškinti antrojo kintamojo skirtumu, numatant tam tikro rezultatą įvykis. Kitaip tariant, šis koeficientas, kuris dažniau žinomas kaip R kvadratas (arba R2), įvertina, koks stiprus yra tiesinis ryšys tarp dviejų kintamųjų, ir mokslininkai, remdamiesi tendencijų analize, labai juo remiasi. Pateikdamas jo taikymo pavyzdį, šis koeficientas gali apsvarstyti tokį klausimą: jei moteris tampa ar yra nėščia tam tikrą dieną, kokia tikimybė, kad ji pagimdys kūdikį tam tikrą dieną ateitis? Pagal šį scenarijų šios metrikos tikslas yra apskaičiuoti dviejų susijusių įvykių koreliaciją: pastojimą ir gimimą.
1:58
R kvadratas
Pagrindiniai išsinešimai
- Nustatymo koeficientas yra sudėtinga idėja, orientuota į duomenų modelių statistinę analizę.
- Nustatymo koeficientas naudojamas paaiškinti, kiek vieno veiksnio kintamumo gali lemti jo ryšys su kitu veiksniu.
- Šis koeficientas paprastai žinomas kaip R kvadratas (arba R2) ir kartais vadinamas „tinkamumo gerumu“.
- Šis matas pavaizduotas kaip vertė nuo 0,0 iki 1,0, kur 1,0 reikšmė rodo nepriekaištingą tinkamumą, taigi yra labai aukšta patikimas ateities prognozių modelis, o 0,0 reikšmė reikštų, kad modelis nesugeba tiksliai modeliuoti duomenų visi.
Nustatymo koeficiento supratimas
Nustatymo koeficientas yra matavimas, naudojamas paaiškinti, kiek vieno veiksnio kintamumo gali lemti jo santykis su kitu susijusiu veiksniu. Ši koreliacija, žinoma kaip „tinkamumo gerumas, "yra reikšmė tarp 0,0 ir 1,0. 1,0 reikšmė rodo, kad ji puikiai tinka, todėl yra labai patikima modelį būsimoms prognozėms, o 0,0 reikšmė reikštų, kad skaičiavime nepavyksta tiksliai modeliuoti duomenų visi. Tačiau, pavyzdžiui, 0,20 reikšmė rodo, kad nepriklausomas kintamasis numato 20% priklausomo kintamojo, 0,50 reikšmė rodo, kad 50% priklausomo kintamojo numatomas nepriklausomas kintamasis ir pan pirmyn.
Nustatymo koeficiento grafikas
Grafike tinkamumo matas matuoja atstumą tarp pritaikytos linijos ir visų duomenų taškų, išsibarsčiusių visoje diagramoje. Tikslus duomenų rinkinys turės regresija linija, esanti arti taškų ir puikiai deranti, o tai reiškia, kad atstumas tarp tiesės ir duomenų yra mažas. Nors gerai tinka R2 arti 1,0, vien šis skaičius negali nustatyti, ar duomenų taškai ar prognozės yra šališki. Tai taip pat nesako analitikams, ar nustatymo vertės koeficientas yra iš esmės geras ar blogas. Vartotojas gali savo nuožiūra įvertinti šios koreliacijos reikšmę ir tai, kaip ji gali būti taikoma būsimų tendencijų analizės kontekste.