Bestimmtheitsmaß

Was ist der Bestimmungskoeffizient?

Das Bestimmtheitsmaß ist ein statistisches Maß, das untersucht, wie Unterschiede in einer Variablen durch die Differenz in einer zweiten Variablen erklärt werden können. bei der Vorhersage des Ergebnisses eines bestimmten Ereignisses. Mit anderen Worten, dieser Koeffizient, was besser bekannt als R-Quadrat (oder R ² ), bewertet, wie stark die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen ist, und wird von Forschern bei der Durchführung von Trendanalysen stark herangezogen. Um ein Anwendungsbeispiel zu nennen, Dieser Koeffizient kann die folgende Frage in Betracht ziehen:Wenn eine Frau an einem bestimmten Tag schwanger wird, Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie ihr Baby zu einem bestimmten Datum in der Zukunft zur Welt bringen würde? In diesem Szenario, Diese Metrik zielt darauf ab, die Korrelation zwischen zwei verwandten Ereignissen zu berechnen:Empfängnis und Geburt.

R-Quadrat

Die zentralen Thesen

• Das Bestimmtheitsmaß ist eine komplexe Idee, die sich auf die statistische Analyse von Modellen für Daten konzentriert.
• Das Bestimmtheitsmaß wird verwendet, um zu erklären, wie viel Variabilität eines Faktors durch seine Beziehung zu einem anderen Faktor verursacht werden kann.
• Dieser Koeffizient wird allgemein als R-Quadrat (oder R ² ), und wird manchmal als "Passungsgüte" bezeichnet.
• Dieses Maß wird als Wert zwischen 0,0 und 1,0 dargestellt, wobei ein Wert von 1,0 eine perfekte Anpassung anzeigt, und ist damit ein sehr zuverlässiges Modell für Zukunftsprognosen, während ein Wert von 0,0 anzeigen würde, dass das Modell die Daten überhaupt nicht genau modellieren kann.

Den Determinationskoeffizienten verstehen

Das Bestimmtheitsmaß ist ein Maß, das verwendet wird, um zu erklären, wie viel Variabilität eines Faktors durch seine Beziehung zu einem anderen verwandten Faktor verursacht werden kann. Dieser Zusammenhang, bekannt als die "Güte der Passform, " wird als Wert zwischen 0,0 und 1,0 dargestellt. Ein Wert von 1,0 zeigt eine perfekte Anpassung an, und ist damit ein sehr zuverlässiges Modell für Zukunftsprognosen, während ein Wert von 0,0 anzeigen würde, dass die Berechnung die Daten überhaupt nicht genau modelliert. Aber ein Wert von 0,20, zum Beispiel, schlägt vor, dass 20 % der abhängigen Variablen durch die unabhängige Variable vorhergesagt werden, während ein Wert von 0,50 darauf hindeutet, dass 50 % der abhängigen Variablen durch die unabhängige Variable vorhergesagt werden, und so weiter.

Grafische Darstellung des Bestimmtheitsmaßes

Auf einer Grafik, Die Anpassungsgüte misst den Abstand zwischen einer angepassten Linie und allen im Diagramm verstreuten Datenpunkten. Der enge Datensatz weist eine Regressionslinie auf, die nahe an den Punkten liegt und ein hohes Maß an Anpassung aufweist. Dies bedeutet, dass der Abstand zwischen der Linie und den Daten gering ist. Eine gute Passform hat zwar ein R ² nahe 1,0, diese Zahl allein kann nicht bestimmen, ob die Datenpunkte oder Vorhersagen verzerrt sind. Es sagt Analysten auch nicht, ob der Wert des Bestimmtheitsmaßes an sich gut oder schlecht ist. Es liegt im Ermessen des Benutzers, die Bedeutung dieser Korrelation zu bewerten, und wie es im Kontext zukünftiger Trendanalysen angewendet werden kann.