1. Galvenais
  2. Vārdnīca

Pielāgots R kvadrāts (koriģēts noteikšanas koeficients) 2021. gads

Pielāgotais R kvadrāts (vai koriģētais noteikšanas koeficients) tiek izmantots daudzkārtējā regresijā, lai noskaidrotu neatkarīgo mainīgo intensitātes vai efektivitātes pakāpi, skaidrojot atkarīgo mainīgo.

Vienkāršāk sakot, koriģētais R kvadrāts mums norāda, cik procentus no atkarīgā mainīgā variācijas kolektīvi izskaidro visi neatkarīgie mainīgie.

Šī koeficienta izmantošana ir pamatota ar to, ka, regresijai pievienojot mainīgos, nepielāgotais noteikšanas koeficients mēdz palielināties. Pat tad, ja katra jaunā pievienotā mainīgā lieluma ieguldījumam nav statistikas nozīmes.

Tāpēc, modelim pievienojot mainīgos, noteikšanas koeficients varētu palielināties, un mēs kļūdaini varētu domāt, ka izvēlētais mainīgo lielumu kopums spēj izskaidrot lielāku daļu no neatkarīgā mainīgā lieluma. Šo problēmu parasti sauc par “modeļa pārvērtēšanu”.

Variācijas koeficientsRegresijas analīze

Pielāgota noteikšanas koeficienta formula

Lai atrisinātu iepriekš aprakstīto problēmu, daudzi pētnieki iesaka pielāgot noteikšanas koeficientu, izmantojot šādu formulu:

R2 uz → Pielāgots R kvadrātā vai koriģēts noteikšanas koeficients

R2 → R kvadrātā vai noteikšanas koeficients

n → Novērojumu skaits izlasē

k → Neatkarīgo mainīgo skaits

Ņemot vērā, ka 1-R2 ir nemainīgs skaitlis, un, tā kā n ir lielāks par k, modelim pievienojot mainīgos, iekavās esošais koeficients kļūst lielāks. Sekojoši. arī rezultāts, reizinot to ar 1-R2 . Ar kuru mēs redzam, ka formula ir veidota, lai pielāgotu un sodītu koeficientu iekļaušanu modelī.

Papildus iepriekšējai priekšrocībai iepriekšējā formulā izmantotā korekcija ļauj mums arī salīdzināt modeļus ar atšķirīgu neatkarīgo mainīgo skaitu. Atkal šī formula koriģē mainīgo skaitu starp vienu modeli un citu un ļauj mums veikt viendabīgu salīdzinājumu.

Atgriežoties pie iepriekšējās formulas, mēs varam secināt, ka koriģētais noteikšanas koeficients vienmēr būs vienāds vai mazāks par R koeficientu2. Atšķirībā no noteikšanas koeficienta, kas svārstās no 0 līdz 1, koriģētais noteikšanas koeficients varētu būt negatīvs divu iemeslu dēļ:

  • Jo tuvāk k tuvojas n.
  • Zemāks noteikšanas koeficients.
Lineārās korelācijas koeficients

Populārākas Posts

Dragi izaicina vācu taupību

Šonedēļ notikušie notikumi ir piepildījuši tirgus ar eiforiju. Eiropā veiktie pasākumi atstās iespaidu uz ilgu laiku, un viss liecina, ka likviditātes plūdi ir palikuši. Protams, finanšu nestabilitāte ir sagādājusi galvassāpes ne vienam vien. Cerības radās pagājušajā nedēļā, Lasīt vairāk…

Ekonomika

2015. gads izskatās aizraujošs. Ir pat tādi, kas saka, ka mēs saskaramies ar ekonomiskā modeļa izmaiņām. Tikmēr naftas cena turpina kristies, Eiropa joprojām guļ, un centrālās bankas cenšas uzmundrināt atmosfēru. Spānijā, gaidot izeju no krīzes, tiek pievienots vēlēšanu gads. Viens gadsLasīt vairāk…

Kas ir kvantitatīvā atvieglošana? Jo tieši tagad?

Eiropa saskaras ar divām nopietnām problēmām: stagnējošu ekonomikas izaugsmi - recesiju - un biedējošu deflāciju. Vietnē Economy-Wiki.com mēs jau izskaidrojām QE jēdzienu. Tagad mēs ejam tālāk un analizējam QE, ko nesen apstiprināja Eiropas Centrālā banka. Mario Dragi vadītā Eiropas Centrālā banka (ECB) jau sen ir pētījusi iespēju pārtraukt sadarbību ar…

Tirgū nav spekulantu: ir panika

Līdz šim es nebiju lasījis frāzi, kas tik labi atspoguļoja realitāti, šo frāzi rakstā par akciju tirgus kapitālu ir apkopojis eksperts Hosē Luiss Martiness Kampuzano. Šajā rakstā viņš dažos vārdos atklāj šī brīža lielo noteiktību daudziem cilvēkiem, tomēr citi cilvēki to vienkārši redz. Lasīt vairāk…