Determinasyon katsayısı

Belirleme Katsayısı Nedir?

Belirleme katsayısı, belirli bir olayın sonucunu tahmin ederken, bir değişkendeki farklılıkların ikinci bir değişkendeki farkla nasıl açıklanabileceğini inceleyen istatistiksel bir ölçümdür. Başka bir deyişle, daha yaygın olarak R-kare (veya R²) olarak bilinen bu katsayı, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin ne kadar güçlü olduğunu değerlendirir ve eğilim analizi yaparken araştırmacılar tarafından büyük ölçüde güvenilir. Uygulanmasına bir örnek vermek gerekirse, bu katsayı şu soruyu düşünebilir: Bir kadın belirli bir günde hamile kalırsa, bebeğini gelecekte belirli bir tarihte doğurma olasılığı nedir? Bu senaryoda, bu ölçüm iki ilgili olay arasındaki ilişkiyi hesaplamayı amaçlar: gebe kalma ve doğum.

Belirleme Katsayısını Anlama

Belirleme katsayısı, bir faktörün diğer ilgili faktörle ilişkisinden ne kadar değişkenliğe neden olabileceğini açıklamak için kullanılan bir ölçümdür. " Uygunluk iyiliği " olarak bilinen bu korelasyon, 0.0 ile 1.0 arasında bir değer olarak temsil edilir. 1.0 değeri mükemmel bir uyumu gösterir ve bu nedenle gelecekteki tahminler için oldukça güvenilir bir modeldir, 0.0 değeri ise hesaplamanın verileri hiç doğru bir şekilde modellemediğini gösterir. Ancak örneğin 0,20 değeri, bağımlı değişkenin %20'sinin bağımsız değişken tarafından tahmin edildiğini gösterirken, 0,50 değeri, bağımlı değişkenin %50'sinin bağımsız değişken tarafından tahmin edildiğini vb.

Belirleme Katsayının Grafiklendirilmesi

Bir grafikte, uyum iyiliği, uygun bir çizgi ile diyagram boyunca dağılmış tüm veri noktaları arasındaki mesafeyi ölçer. Sıkı veri kümesi, noktalara yakın olan ve yüksek bir uyum düzeyine sahip olan bir regresyon çizgisine sahip olacaktır; bu, çizgi ile veri arasındaki mesafenin küçük olduğu anlamına gelir. İyi bir uyum 1.0'a yakın bir R² değerine sahip olsa da, bu sayı tek başına veri noktalarının veya tahminlerin taraflı olup olmadığını belirleyemez. Ayrıca analistlere, belirleme değerinin katsayısının özünde iyi mi yoksa kötü mü olduğunu söylemez. Bu korelasyonun anlamını ve gelecekteki trend analizleri bağlamında nasıl uygulanabileceğini değerlendirmek kullanıcının takdirindedir.

Öne Çıkanlar

• Belirleme katsayısı, veriler için modellerin istatistiksel analizine odaklanan karmaşık bir fikirdir.

• Bu ölçü, 0.0 ile 1.0 arasında bir değer olarak temsil edilir, burada 1.0 değeri mükemmel uyumu gösterir ve bu nedenle gelecekteki tahminler için oldukça güvenilir bir modeldir, 0.0 değeri ise modelin verileri doğru bir şekilde modellemede başarısız olduğunu gösterir. hiç.

• Belirleme katsayısı, bir faktörün başka bir faktörle ilişkisinden ne kadar değişkenliğe neden olabileceğini açıklamak için kullanılır.

• Bu katsayı genellikle R-kare (veya R²) olarak bilinir ve bazen "uyum iyiliği" olarak adlandırılır.