Determinasyon katsayısı
Belirleme Katsayısı Nedir?
Belirleme katsayısı, belirli bir olayın sonucunu tahmin ederken, bir değişkendeki farklılıkların ikinci bir değişkendeki farkla nasıl açıklanabileceğini inceleyen istatistiksel bir ölçümdür. Diğer bir deyişle, daha yaygın olarak bilinen bu katsayı, (ya da R, R-kare 2 doğrusal bir ilişki iki değişken arasındaki bir değerlendirir ne kadar güçlü) ve bir eğilim analizleri yaparken ağır araştırmacılar tarafından dayanıyordu. Uygulamasına bir örnek vermek gerekirse, bu katsayı şu soruyu düşünebilir: Bir kadın belirli bir günde hamile kalırsa, gelecekte bebeğini belirli bir tarihte doğurma olasılığı nedir? Bu senaryoda, bu metrik iki ilgili olay arasındaki ilişkiyi hesaplamayı amaçlamaktadır: gebe kalma ve doğum.
Temel Çıkarımlar
- Belirleme katsayısı, veri modellerinin istatistiksel analizine odaklanan karmaşık bir fikirdir.
- Belirleme katsayısı, bir faktörün başka bir faktörle olan ilişkisinden ne kadar değişkenliğe neden olabileceğini açıklamak için kullanılır.
- Bu katsayı genel olarak, R-kare (ya da R olarak bilinen 2 ), ve bazen de şu şekilde ifade edilir “uyum iyiliği”.
- Bu ölçü, 0.0 ile 1.0 arasında bir değer olarak temsil edilir; burada 1.0 değeri mükemmel bir uyumu gösterir ve bu nedenle gelecekteki tahminler için oldukça güvenilir bir modeldir; 0.0 değeri ise modelin verileri doğru bir şekilde modelleyemediğini gösterir. herşey.
Belirleme Katsayısını Anlamak
Belirleme katsayısı, bir faktörün başka bir ilgili faktörle olan ilişkisinden dolayı ne kadar değişkenliğe neden olabileceğini açıklamak için kullanılan bir ölçümdür. ” Uyumun iyiliği ” olarak bilinen bu korelasyon, 0,0 ile 1,0 arasında bir değer olarak temsil edilir. 1.0 değeri mükemmel bir uyumu gösterir ve bu nedenle gelecekteki tahminler için oldukça güvenilir bir modeldir; 0.0 değeri ise hesaplamanın verileri doğru bir şekilde modellemede başarısız olduğunu gösterir. Ancak, örneğin 0.20 değeri, bağımlı değişkenin% 20’sinin bağımsız değişken tarafından öngörüldüğünü, 0.50 değeri ise bağımlı değişkenin% 50’sinin bağımsız değişken tarafından tahmin edildiğini gösterir.
Belirleme Katsayısının Grafiklendirilmesi
Bir grafikte, uyumun iyiliği, yerleştirilmiş bir çizgi ile diyagram boyunca dağılmış tüm veri noktaları arasındaki mesafeyi ölçer. Sıkı veri kümesi, noktalara yakın olan ve yüksek bir uyum düzeyine sahip bir regresyon çizgisine sahip olacaktır; bu, çizgi ile veri arasındaki mesafenin küçük olduğu anlamına gelir. İyi bir uyum bir R olmasına rağmen 2 1.0 yakın, tek başına bu sayı veri noktaları ya da tahminleri bastırılmaktadır belirleyememektedir. Ayrıca analistlere, belirleme değeri katsayısının özünde iyi mi yoksa kötü mü olduğunu söylemez. Bu korelasyonun anlamını ve gelecekteki trend analizleri bağlamında nasıl uygulanabileceğini değerlendirmek kullanıcının takdirindedir.