Степен одређености
Коефицијент одређивања је мера која се користи у статистичкој анализи која процењује колико модел објашњава и предвиђа будуће исходе. То показује ниво објашњене варијабилности у скупу података. Коефицијент одређивања, такође познат као "Р-квадрат", користи се као смерница за мерење тачности модела.
Један од начина тумачења ове слике је рећи да променљиве укључене у одређени модел објашњавају отприлике к% посматране варијације. Дакле, ако је Р2 = 0, 50, тада се отприлике половина посматране варијације може објаснити моделом.
1:58Р-квадрат
Кључне Такеаваис
- Коефицијент одлучности сложена је идеја усредсређена на статистичку анализу будућег модела података.
- Коефицијент одређивања користи се за објашњење колико варијабилности једног фактора може бити узрокована његовом везом према другом фактору.
Разумевање коефицијента одлучности
Коефицијент одређивања користи се за објашњење колико варијабилности једног фактора може бити узрокована његовом везом према другом фактору. У анализи тренда увелико се ослања и представља се као вредност између 0 и 1.
Што је вредност ближа 1, то је боља уклапаност или однос између два фактора. Коефицијент одређивања је квадрат коефицијента корелације, такође познат као "Р", што му омогућава да приказује степен линеарне корелације између две променљиве.
Ова корелација је позната и као „добро расположење“. Вриједност 1, 0 указује на савршено уклапање и зато је врло поуздан модел за будуће прогнозе, што указује да модел објашњава све уочене варијације. С друге стране, вредност 0 значила би да модел уопште не успева тачно да моделира. За модел с неколико варијабли, као што је модел с више регресија, подешени Р2 је бољи коефицијент одређивања. У економији, вредност Р2 изнад 0, 60 сматра се вредном.
Предности анализе коефицијента одлучности
Коефицијент одређивања је квадрат корелације између предвиђених резултата у скупу података у односу на стварни скуп резултата. Може се изразити и квадратом корелације између Кс и И резултата, при чему је Кс независна променљива, а И зависна променљива.
Без обзира на репрезентацију, Р-квадрат једнак 0 значи да зависну варијаблу не може предвидјети употребом независне варијабле. Супротно томе, ако је једнака 1, то значи да зависност променљиве увек предвиђа независна променљива.
Коефицијент одређивања који спада у овај опсег мери онолико колико је зависна променљива предвидјена од стране независне променљиве. На пример, Р-квадрат 0, 20 значи да 20% зависне променљиве предвиђа независна променљива.
Доброта доласка или степен линеарне корелације мери раздаљину између уклопљене линије на графу и свих тачака података које су раштркане око графа. Чврсти скуп података имаће регресијску линију која је врло близу тачкама и има висок ниво стане, што значи да је удаљеност између линије и података врло мала. Добар фит има Р-квадрат који је близу 1.
Међутим, Р-квадрат није у стању да одреди да ли су тачке података или предвиђања пристрасни. Такође не говори аналитичару или кориснику да ли је коефицијент вредности одређивања добар или не. На пример, низак Р-квадрат није лош, а на особи је да донесе одлуку на основу Р-броја.
Коефицијент одређивања не треба тумачити наивно. На пример, ако је Р-квадрат модела у моделу пријављен на 75%, варијанца његових грешака је 75% мања од варијанце зависне променљиве, а стандардно одступање његових грешака је 50% мање од стандардног одступања зависног променљива. Стандардно одступање грешака модела је отприлике једна трећина величине стандардног одступања грешака које бисте добили с моделом само са константним одступањем.
Коначно, чак и ако је вредност Р у квадратури велика, можда нема статистичког значаја објашњивих променљивих у моделу, или ефективна величина тих променљивих може бити врло мала у практичном погледу.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.