Vsebina
Koeficient določitve, R², se v teoriji linearne regresije v statistiki uporablja kot merilo, kako dobro regresijska enačba ustreza podatkom. Prav kvadrat R, korelacijski koeficient, nam daje stopnjo korelacije med odvisno spremenljivko Y in neodvisno spremenljivko X. R se giblje od -1 do +1. Če je R enako 1, potem je Y popolnoma sorazmeren X, če se vrednost X poveča za določeno stopnjo, potem se vrednost Y poveča za enako stopnjo. Če je R enako -1, potem obstaja popolna negativna korelacija med Y in X. Če se X poveča, se bo Y v enakem razmerju zmanjšal. Po drugi strani pa, če je R = 0, potem ni linearnega razmerja med X in Y. R² se giblje od 0 do 1. To nam daje idejo, kako dobro naša regresijska enačba ustreza podatkom. Če je R² enak 1, potem naša najbolj prilegajoča črta prehaja skozi vse točke v podatkih in vsaka sprememba opaženih vrednosti Y je razložena z njenim razmerjem do vrednosti X. Na primer, če imamo R² v vrednost 0,80, nato 80% nihanja vrednosti Y razložimo z njihovim linearnim razmerjem z opaženimi vrednostmi X.
Korak 1
Izračunajte vsoto zmnožkov vrednosti X in Y in to vrednost pomnožite z "n". To vrednost odštejemo od zmnožka vsot vrednosti X in Y. Če to vrednost predstavimo s S1, imamo S1 = n (XY) - (X) (Y).
2. korak
Izračunajte vsoto kvadratov vrednosti X, pomnožite z "n" in to vrednost od kvadrata odštejte od vsote vrednosti X. Označite to s P1, kjer je P1 = n (X2) - (X) 2. Vzemimo kvadratni koren P1, ki ga bomo predstavili s P1.
3. korak
Izračunajte vsoto kvadratov vrednosti Y, pomnožite z "n", in odštejte to vrednost od kvadrata vsote vrednosti Y. Označite to s Q1, kjer je Q1 = n (Y2) - (Y) 2. Vzemite koren kvadrat Q1, ki ga bomo predstavili s Q1 '.
4. korak
Izračunajte R, korelacijski koeficient, pri čemer S1 delite z zmnožkom P1 in Q1 ', kjer je R = S1 / (P1' * Q1 ').
5. korak
Vzemite kvadrat R, da dobite R2, koeficient določitve.