Coeficient de determinare

Care este coeficientul de determinare?

Coeficientul de determinare este o măsurare statistică care examinează modul în care diferențele dintr-o variabilă pot fi explicate prin diferența dintr-o a doua variabilă, atunci când se prezice rezultatul unui eveniment dat. Cu alte cuvinte, acest coeficient, care este mai frecvent cunoscut sub numele de R-pătrat (sau R 2 ), evaluează cât de puternică este relația liniară între două variabile și se bazează în mare măsură pe cercetători atunci când efectuează analiza tendințelor. Pentru a cita un exemplu de aplicare a acestuia, acest coeficient poate avea în vedere următoarea întrebare: dacă o femeie rămâne gravidă într-o anumită zi, care este probabilitatea ca pe viitor să-și nască copilul la o anumită dată? În acest scenariu, această măsură își propune să calculeze corelația dintre două evenimente conexe: concepție și naștere.

Chei de luat masa

• Coeficientul de determinare este o idee complexă centrată pe analiza statistică a modelelor pentru date.
• Coeficientul de determinare este folosit pentru a explica cât de multă variabilitate a unui factor poate fi cauzată de relația sa cu alt factor.
• Acest coeficient este cunoscut sub numele de R-pătrat (sau R 2 ) și este uneori denumit „bunătatea potrivirii”.
• Această măsură este reprezentată ca o valoare cuprinsă între 0,0 și 1,0, unde o valoare de 1,0 indică o potrivire perfectă și, prin urmare, este un model extrem de fiabil pentru previziunile viitoare, în timp ce o valoare de 0,0 ar indica faptul că modelul nu reușește să modeleze cu exactitate datele la toate. 

Înțelegerea coeficientului de determinare

Coeficientul de determinare este o măsurătoare utilizată pentru a explica cât de multă variabilitate a unui factor poate fi cauzată de relația sa cu un alt factor înrudit. Această corelație, cunoscută sub numele de „ bunătatea potrivirii ”, este reprezentată ca o valoare cuprinsă între 0,0 și 1,0. O valoare de 1,0 indică o potrivire perfectă și, prin urmare, este un model extrem de fiabil pentru previziunile viitoare, în timp ce o valoare de 0,0 ar indica faptul că calculul nu reușește să modeleze cu exactitate datele. Dar o valoare de 0,20, de exemplu, sugerează că 20% din variabila dependentă este prezisă de variabila independentă, în timp ce o valoare de 0,50 sugerează că 50% din variabila dependentă este prezisă de variabila independentă și așa mai departe.

Graficarea coeficientului de determinare

Pe un grafic, bunătatea potrivirii măsoară distanța dintre o linie potrivită și toate punctele de date care sunt împrăștiate în diagramă. Setul strâns de date va avea o linie de regresie care este aproape de puncte și are un nivel ridicat de potrivire, ceea ce înseamnă că distanța dintre linie și date este mică. Deși o potrivire bună are un R 2 apropiat de 1.0, acest număr singur nu poate determina dacă punctele de date sau predicțiile sunt părtinitoare. De asemenea, nu le spune analiștilor dacă valoarea coeficientului de determinare este intrinsec bun sau rău. Este la latitudinea utilizatorului să evalueze semnificația acestei corelații și modul în care aceasta poate fi aplicată în contextul analizelor viitoare ale tendințelor.