決定係数

##決定係数とは何ですか？

決定係数は、特定のイベントの結果を予測するときに、1つの変数の違いが2番目の変数の違いによってどのように説明できるかを調べる統計的測定値です。言い換えると、この係数は、より一般的にR-squared（またはR ^ 2 ^）として知られ、2つの変数間の線形関係がどれほど強いかを評価し、傾向分析を行う際に研究者によって大きく依存されます。その適用例を引用すると、この係数は次の質問を想定している可能性があります。女性が特定の日に妊娠した場合、将来の特定の日に赤ちゃんを出産する可能性はどのくらいありますか。このシナリオでは、このメトリックは、概念と誕生という2つの関連するイベント間の相関関係を計算することを目的としています。

##決定係数を理解する

決定係数は、ある要因が別の関連する要因との関係によってどの程度の変動を引き起こす可能性があるかを説明するために使用される測定値です。「適合度」として知られるこの相関関係は、 0.0から1.0の間の値として表されます。値1.0は完全に適合していることを示し、したがって将来の予測に対して信頼性の高いモデルです。値0.0は、計算でデータを正確にモデル化できないことを示します。ただし、たとえば、値0.20は、従属変数の20％が独立変数によって予測されることを示し、値0.50は、従属変数の50％が独立変数によって予測されることを示します。

##決定係数のグラフ化

グラフでは、適合度は、適合線と、図全体に散在するすべてのデータポイントとの間の距離を測定します。タイトなデータセットには、ポイントに近く、高レベルの適合性を持つ回帰線があります。これは、線とデータの間の距離が小さいことを意味します。良好な適合のR^2 ^は1.0に近いですが、この数値だけでは、データポイントまたは予測にバイアスがかかっているかどうかを判断できません。また、決定係数の値が本質的に良いか悪いかをアナリストに伝えません。この相関関係の意味と、将来の傾向分析のコンテキストでどのように適用できるかを評価するのは、ユーザーの裁量です。

##ハイライト

-決定係数は、データのモデルの統計分析を中心とした複雑なアイデアです。

-この測定値は0.0から1.0の間の値として表されます。ここで、値1.0は完全に適合していることを示し、したがって将来の予測に対して信頼性の高いモデルです。一方、値0.0は、モデルがデータを正確にモデル化できないことを示します。まったく。

-決定係数は、ある要因が別の要因との関係によってどの程度変動する可能性があるかを説明するために使用されます。

-この係数は一般にR-squared（またはR ^ 2 ^）と呼ばれ、「適合度」と呼ばれることもあります。