Współczynnik determinacji
Jaki jest współczynnik determinacji?
Współczynnik determinacji jest pomiarem statystycznym, który bada, w jaki sposób różnice jednej zmiennej można wyjaśnić różnicą w drugiej zmiennej podczas przewidywania wyniku danego zdarzenia. Innymi słowy, ten współczynnik, który jest bardziej znany jako R-kwadrat (lub R 2 ), ocenia, jak silna jest liniowa zależność między dwiema zmiennymi i jest w dużym stopniu polegany przez badaczy podczas przeprowadzania analizy trendów. Aby przytoczyć przykład jego zastosowania, współczynnik ten może uwzględniać następujące pytanie: jeśli kobieta zajdzie w ciążę w określonym dniu, jakie jest prawdopodobieństwo, że urodzi dziecko w określonym dniu w przyszłości? W tym scenariuszu ta metryka ma na celu obliczenie korelacji między dwoma powiązanymi zdarzeniami: poczęciem i narodzinami.
Kluczowe wnioski
- Współczynnik determinacji jest złożoną ideą skupioną na analizie statystycznej modeli danych.
- Współczynnik determinacji służy do wyjaśnienia, na ile zmienność jednego czynnika może być spowodowana jego związkiem z innym czynnikiem.
- Współczynnik ten jest powszechnie znany jako R-kwadrat (lub R 2 ) i czasami jest określany jako „dobroć dopasowania”.
- Ta miara jest reprezentowana jako wartość między 0,0 a 1,0, gdzie wartość 1,0 wskazuje na idealne dopasowanie, a zatem jest wysoce niezawodnym modelem dla przyszłych prognoz, podczas gdy wartość 0,0 wskazywałaby, że model nie modeluje dokładnie danych w wszystko.
Zrozumienie współczynnika determinacji
Współczynnik determinacji jest miarą używaną do wyjaśnienia, jak duża zmienność jednego czynnika może być spowodowana jego stosunkiem do innego powiązanego czynnika. Ta korelacja, znana jako „ dobroć dopasowania ”, jest reprezentowana jako wartość między 0,0 a 1,0. Wartość 1,0 wskazuje na idealne dopasowanie, a zatem jest wysoce niezawodnym modelem dla przyszłych prognoz, podczas gdy wartość 0,0 wskazywałaby, że obliczenia w ogóle nie umożliwiają dokładnego modelowania danych. Ale wartość na przykład 0,20 sugeruje, że 20% zmiennej zależnej jest przewidywane przez zmienną niezależną, podczas gdy wartość 0,50 sugeruje, że 50% zmiennej zależnej jest przewidywane przez zmienną niezależną i tak dalej.
Wykresy współczynnika determinacji
Na wykresie dobroć dopasowania mierzy odległość między dopasowaną linią a wszystkimi punktami danych rozrzuconymi po całym diagramie. Ciasny zestaw danych będzie miał linię regresji, która jest zbliżona do punktów i będzie miała wysoki poziom dopasowania, co oznacza, że odległość między linią a danymi jest niewielka. Chociaż dobre dopasowanie ma wartość R 2 blisko 1,0, sama ta liczba nie może określić, czy punkty danych lub prognozy są obciążone. Nie mówi również analitykom, czy współczynnik wartości determinacji jest z natury rzeczy dobry, czy zły. Do użytkownika należy ocena znaczenia tej korelacji i sposobu jej zastosowania w kontekście przyszłych analiz trendów.