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, wenn das Ergebnis eines bestimmten Ereignisses vorhergesagt wird. Mit anderen Worten, dieser Koeffizient, der häufiger als R-Quadrat (oder R 2 ) bekannt ist, bewertet, wie stark die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen ist, und wird von Forschern bei der Durchführung von Trendanalysen stark verwendet. Um ein Anwendungsbeispiel zu nennen, könnte dieser Koeffizient folgende Frage stellen: 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 bringt? In diesem Szenario zielt diese Metrik darauf ab, die Korrelation zwischen zwei verwandten Ereignissen zu berechnen: Empfängnis und Geburt.
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 ist allgemein als R-Quadrat (oder R 2 ) bekannt und wird manchmal als „Anpassungsgüte“ bezeichnet.
- Dieses Maß wird als Wert zwischen 0,0 und 1,0 dargestellt, wobei ein Wert von 1,0 eine perfekte Anpassung anzeigt und somit ein sehr zuverlässiges Modell für zukünftige Vorhersagen ist, während ein Wert von 0,0 anzeigen würde, dass das Modell die Daten bei. nicht genau modelliert alle.
Bestimmungskoeffizienten 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. Diese Korrelation, bekannt als “ Güte der Anpassung „, wird als Wert zwischen 0,0 und 1,0 dargestellt. Ein Wert von 1,0 zeigt eine perfekte Anpassung an und ist somit ein sehr zuverlässiges Modell für zukünftige Vorhersagen, während ein Wert von 0,0 anzeigen würde, dass die Berechnung die Daten überhaupt nicht korrekt modelliert. Ein Wert von 0,20 deutet jedoch beispielsweise darauf hin, dass 20 % der abhängigen Variablen von der unabhängigen Variablen vorhergesagt werden, während ein Wert von 0,50 darauf hindeutet, dass 50 % der abhängigen Variablen von der unabhängigen Variablen vorhergesagt werden usw.
Grafische Darstellung des Bestimmtheitsmaßes
In einem Diagramm misst die Anpassungsgüte 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 einen hohen Anpassungsgrad aufweist, was bedeutet, dass der Abstand zwischen der Linie und den Daten gering ist. Obwohl eine gute Anpassung einen R 2 nahe 1,0 hat, kann diese Zahl allein 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 sie im Rahmen zukünftiger Trendanalysen angewendet werden kann.