Vidéo: Que signifie un coefficient de détermination élevé ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
Sens du Coefficient de détermination
Cela vous donne une idée du nombre de points de données compris dans les résultats de la ligne formée par l'équation de régression. Les plus haut les coefficient , les plus haut pourcentage de points traversés par la ligne lorsque les points de données et la ligne sommes tracé.
De même, vous pouvez demander, que vous dit un coefficient de détermination ?
Les coefficient de détermination est utilisé pour expliquer dans quelle mesure la variabilité d'un facteur peut être causée par sa relation avec un autre facteur. Les coefficient de détermination est le carré de la corrélation coefficient , également appelé « R », qui lui permet d'afficher le degré de corrélation linéaire entre deux variables.
De même, que signifie une valeur r2 élevée ? R au carré est une mesure de qualité de l'ajustement pour les modèles de régression linéaire. Cette statistique indique le pourcentage de la variance de la variable dépendante que les variables indépendantes expliquent collectivement. Par exemple, petit Valeurs R au carré ne sont pas toujours un problème, et valeurs R au carré élevées ne sont pas forcément bons !
Sachez également, qu'est-ce qu'un coefficient de détermination élevé?
L'interprétation la plus courante de la coefficient de détermination est la mesure dans laquelle le modèle de régression s'ajuste aux données observées. Par exemple, un coefficient de détermination de 60 % montre que 60 % des données correspondent au modèle de régression. Généralement, un coefficient plus élevé indique un meilleur ajustement pour le modèle.
Que signifie une valeur r2 de 0,9 ?
Certains statisticiens préfèrent travailler avec le valeur de R2 , qui est simplement le coefficient de corrélation au carré, ou multiplié par lui-même, et est connu comme le coefficient de détermination. Un Valeur R2 de 0,9 , par exemple, moyens que 90 pour cent de la variation des données y est due à la variation des données x.
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