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決意の係数は何ですか?

決意の係数は、モデルが説明し、将来の結果を予測する方法も評価して統計分析に使用される尺度です。これは、データセットの説明変動のレベルの指標です。また、一般的に知られているように決意の係数、「R二乗は、」モデルの精度を測定するためのガイドラインとして使用されます。

この数字を解釈する一つの方法は、与えられたモデルに含まれる変数は約観察変化のX%を説明するということです。だから、R2 = 0.50場合、観測変動の後、約半分は、モデルによって説明することができます。

1時58分 R-乗

重要ポイント

決意の係数は、決意のdata.The係数の将来のモデルの統計的な分析を中心とした複雑な考えは別の要因との関係が原因で発生することができますどのくらい一つの要因の変動を説明するために使用されている。##の係数を理解します決定

決意の係数が一つの要因の変動が他の要因との関係によって引き起こされる可能性がどのくらい説明するために使用されます。これは、傾向分析に多大に依存して、0と1の間の値として表されます。

近い値二つの要素間の適合、または関係、より良い、1です。決意の係数はまた、2つの変数の間の線形相関の程度を表示することができ、「R」として知られている相関係数の二乗です。

この相関関係は、として知られている「フィットの良さ。」 1.0の値は、完璧なフィット感を示し、それはモデルが観察バリエーションのすべてを説明することを示し、これ将来を予想するには非常に信頼性の高いモデルです。 0の値は、他の一方で、モデルは正確にすべてのデータをモデル化するために失敗したことを示します。そのような重回帰モデルなどのいくつかの変数を有するモデルについて、調整R2は、決意の良好係数です。経済学では、0.60以上のR2値は、価値として見られます。

決意の係数を分析することの利点

決意の係数は、スコアの実際のセットに対するデータセットにおける予測スコアとの間の相関の正方形です。また、Xは独立変数であり、かつYは従属変数であるとXとYスコアとの間の相関の正方形として表現することができます。

関係なく表現の、R二乗0に等しい従属変数は独立変数を用いて予測することができないことを意味します。それが1に等しい場合、逆に、それは変数の依存性は、常に独立変数によって予測されることを意味します。

この範囲内決意の係数は、従属変数は、独立変数によって予測される程度を測定します。 R二乗0.20のは、例えば、従属変数の20%が独立変数によって予測されることを意味します。

適合度、又は線形相関度は、グラフおよびグラフの周りに散在しているすべてのデータポイントにフィットラインとの間の距離を測定します。データのタイトなセットがポイントに非常に近いです回帰直線を持っているとラインとデータ間の距離が非常に小さいことを意味し、フィット感の高いレベルを持っています。良いフィットは、R二乗1に近い持っています。

しかし、R二乗は、データポイントまたは予測がバイアスされているか否かを決定することができません。決意値の係数が良好であるかどうか、それはまた、アナリストやユーザーに通知しません。低R二乗は、例えば、悪いことではありません、それはR二乗数に基づいて決定をする人次第です。

決意の係数を単純に解釈されるべきではありません。モデルのR二乗は75%で報告されている場合、その誤差の分散は、従属変数の分散よりも75%以下であり、その誤差の標準偏差は、依存の標準偏差が50%以下であります変数。モデルの誤差の標準偏差は、あなたが一定の専用モデルとなるだろう誤差の標準偏差の約3分の1のサイズです。

最後に、R二乗値が大きくても、実用上非常に小さくすることができるモデル、又はこれらの変数の有効な大きさの説明変数の統計的有意性があってもなくてもよいです。