Коэффициент детерминации ()— это квадрат множественного коэффициента корреляции. Он показывает, какая доля дисперсии результативного признака объясняется влиянием независимых переменных.
Формула для вычисления коэффициента детерминации:
где — выборочные данные, а — соответствующие им значения модели.
Также это квадрат корреляции Пирсона между двумя переменными. Он выражает количество дисперсии, общей между двумя переменными.
Коэффициент принимает значения из интервала . Чем ближе значение к 1 тем ближе модель к эмпирическим наблюдениям.
В случае парной линейной регрессионной модели коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции, то есть .
Иногда показателям тесноты связи можно дать качественную оценку (шкала Чеддока):
Количественная мера тесноты связи | Качественная характеристика силы связи |
---|---|
0,1 - 0,3 | Слабая |
0,3 - 0,5 | Умеренная |
0,5 - 0,7 | Заметная |
0,7 - 0,9 | Высокая |
0,9 - 0,99 | Весьма высокая |
Функциональная связь возникает при значении равном 1, а отсутствие связи — 0. При значениях показателей тесноты связи меньше 0,7 величина коэффициента детерминации всегда будет ниже 50 %. Это означает, что на долю вариации факторных признаков приходится меньшая часть по сравнению с остальными неучтенными в модели факторами, влияющими на изменение результативного показателя. Построенные при таких условиях регрессионные модели имеют низкое практическое значение.
См. также[]
- Коэффициент корреляции
- Дисперсия случайной величины
- Метод группового учета аргументов
Ссылки[]
![]() |
Это незавершённая статья по математике. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её. |
Эта страница использует содержимое раздела Википедии на русском языке. Оригинальная статья находится по адресу: Коэффициент детерминации. Список первоначальных авторов статьи можно посмотреть в истории правок. Эта статья так же, как и статья, размещённая в Википедии, доступна на условиях CC-BY-SA .