Koliki je koeficijent odlučnosti?
Koeficijent određivanja je mjera koja se koristi u statističkoj analizi koja procjenjuje koliko dobro model objašnjava i predviđa buduće ishode. To pokazuje nivo objašnjene varijabilnosti u skupu podataka. Koeficijent određivanja, također poznat kao "R-kvadrat", koristi se kao smjernica za mjerenje točnosti modela.
Jedan od načina tumačenja ove slike je reći da varijable uključene u određeni model objašnjavaju otprilike x% promatrane varijacije. Dakle, ako je R2 = 0, 50, tada se otprilike polovina opažene varijacije može objasniti modelom.
R-kvadrat
Ključni odvodi
- Koeficijent određivanja složena je ideja usredotočena na statističku analizu budućeg modela podataka. Koeficijent određivanja koristi se za objašnjenje koliko varijabilnosti jednog faktora može biti uzrokovana njegovom vezom s drugim čimbenikom.
Razumijevanje koeficijenta odlučnosti
Koeficijent određivanja koristi se za objašnjenje koliko varijabilnosti jednog faktora može biti uzrokovana njegovom vezom prema drugom faktoru. U analizi trenda uveliko se oslanja i predstavlja se kao vrijednost između 0 i 1.
Što se bliži vrijednost 1, to je bolji odnos ili odnos između dva faktora. Koeficijent određivanja je kvadrat koeficijenta korelacije, također poznat kao "R", što mu omogućava da prikazuje stupanj linearne korelacije između dvije varijable.
Ta je povezanost poznata i kao "dobrobit fit". Vrijednost 1, 0 ukazuje na savršeno usklađivanje i zato je vrlo pouzdan model za buduće prognoze, što ukazuje da model objašnjava sve uočene varijacije. S druge strane, vrijednost 0 značila bi da model uopće ne uspije precizno modelirati. Za model s nekoliko varijabli, kao što je model s više regresija, podešeni R2 je bolji koeficijent određivanja. U ekonomiji, vrijednost R2 iznad 0, 60 smatra se vrijednom.
Prednosti analize koeficijenta određivanja
Koeficijent određivanja kvadrat je korelacije između predviđenih rezultata u skupu podataka u odnosu na stvarni skup rezultata. Može se izraziti i kvadratom korelacije između X i Y bodova, pri čemu je X neovisna varijabla, a Y ovisna varijabla.
Bez obzira na reprezentaciju, R-kvadrat jednak 0 znači da se ovisna varijabla ne može predvidjeti pomoću neovisne varijable. Suprotno tome, ako je jednaka 1, to znači da ovisnost varijable uvijek predviđa neovisna varijabla.
Koeficijent određivanja koji pada unutar ovog raspona mjeri stupanj u kojem je ovisna varijabla predviđena od strane neovisne varijable. Na primjer, R-kvadrat 0, 20 znači da 20% ovisne varijable predviđa neovisna varijabla.
Dobrota dolaska ili stupanj linearne korelacije mjeri udaljenost između uklopljene crte na grafu i svih podataka koji su raštrkani oko grafa. Čvrsti skup podataka imat će regresijsku liniju vrlo blizu točaka i visoke razine stajanja, što znači da je udaljenost između crte i podataka vrlo mala. Dobar uzorak ima R-kvadrat koji je blizu 1.
Međutim, R-kvadrat nije u stanju utvrditi jesu li podatkovne točke ili predviđanja pristrana. Također analitičaru ili korisniku ne govori je li koeficijent vrijednosti određivanja dobar ili ne. Na primjer, nizak R-kvadrat nije loš, a osoba će odlučiti na temelju broja R-broja.
Koeficijent određivanja ne bi se trebao tumačiti naivno. Na primjer, ako je R-kvadrat modela u modelu prijavljen na 75%, varijanca njegovih pogrešaka je 75% manja od varijance ovisne varijable, a standardno odstupanje njegovih pogrešaka je 50% manje od standardnog odstupanja ovisne promjenjiva. Standardno odstupanje pogrešaka modela otprilike je jednu trećinu veličine standardnog odstupanja pogrešaka koje biste dobili s modelom samo s konstantnim odstupanjem.
Napokon, čak i ako je vrijednost R-kvadrata velika, možda neće postojati statistička značajnost objašnjivih varijabli u modelu ili je efektivna veličina tih varijabli u praksi vrlo mala.
