Cos'è un coefficiente di determinazione?
Il coefficiente di determinazione è un calcolo matematico del quadrato di un coefficiente di correlazione. Il coefficiente di correlazione è un calcolo dell'accuratezza di un modello. Questi termini sono utilizzati nell'analisi statistica per spiegare calcoli abbastanza logici.
Nelle statistiche, il lavoro di un analista è quello di esaminare i dati raccolti da uno scenario o un evento specifico e creare un modello matematico che spiega i dati. Per creare questo modello, ci sono alcuni fatti che devono essere presi in considerazione.
Esiste una possibilità di errore in ogni calcolo e raccolta di dati. Poiché ciò è coerente, il tasso di errore deve essere incorporato nel modello. Tenendo conto di questo errore, cessa di essere rilevante per determinare se il modello proposto fornisce una solida spiegazione per i dati.
Il coefficiente effettivo di calcolo della determinazione è
R
Somma dell'errore quadratoSomma di regressione di S + dei quadrati
Il coefficiente di determinazione è un calcolo dell'accuratezza del modello nello spiegare i dati. Il valore del coefficiente è compreso tra 0 e 1. Un adattamento perfetto del modello per spiegare la variazione è 1 e 0 è il valore quando il modello non spiega affatto la variazione.
Il coefficiente di determinazione tiene conto degli errori con i dati o gli outlier e la somma di regressione dei quadrati. Non esiste unità per questo valore, in quanto è essenzialmente un rapporto ed è completamente non correlato alla dimensione del campione. Maggiore è il valore, che si avvicina a 1, maggiore è la spiegazione della variazione fornita dal modello.
Un modo semplice per visualizzare questo concetto è creare un grafico di tutti i dati che circondano un particuloevento AR. Scopri tre vassoi di biscotti in una sala da pranzo, cioccolato, mandorle e arachidi. Osserva mentre le persone entrano nella sala da pranzo e scrivi quanti biscotti prendono, che tipo e in quale ordine. Traccia questi dati su un grafico.
Crea una formula attorno al comportamento previsto. Un esempio sarebbe quello di prevedere che ogni persona che ha preso 1 biscotto al cioccolato, ha anche preso 2 mandorle, ma nessuna arachidi. Una semplice equazione lineare può essere scritta in base a questo presupposto e graficata.
Traccia la linea che rappresenta l'equazione lineare di quella previsione. Confronta la riga con la raccolta effettiva dei dati nell'osservazione. Calcola il coefficiente di determinazione per fornire una misura dell'accuratezza del comportamento previsto rispetto ai dati effettivi.
Il coefficiente di determinazione indica la quantità di diffusione dei dati attorno alla linea. Mostra quanto fosse buona o cattiva la previsione, rispetto ai valori effettivi. Il coefficiente di determinazione consente agli utenti to Applicare un "controllo della realtà" ai dati proposti in un modello statistico. Esistono due valori, i valori osservati o effettivi e i valori modellati o previsti.
Questo tipo di analisi statistica è molto comune è la scienza e gli affari. Molte decisioni aziendali si basano su previsioni sul comportamento futuro. È importante analizzare i risultati effettivi e confrontarli con le previsioni. Questo processo migliora il modello successivo e quindi l'accuratezza delle previsioni.