测定系数

什么是确定系数？

决定系数是一种统计测量，用于检查在预测给定事件的结果时，一个变量的差异如何可以通过第二个变量的差异来解释。换句话说，这个系数，通常被称为 R 平方（或 R²），评估两个变量之间的线性关系有多强，并且在进行趋势分析时被研究人员严重依赖。举一个应用的例子，这个系数可以考虑以下问题：如果一个女人在某一天怀孕，她将来在某一天分娩的可能性有多大？在这种情况下，该指标旨在计算两个相关事件之间的相关性：受孕和出生。

了解确定系数

决定系数是一种度量，用于解释一个因素与另一个相关因素的关系会导致多少可变性。这种被称为“拟合优度”的相关性表示为 0.0 和 1.0 之间的值。值 1.0 表示完美拟合，因此是未来预测的高度可靠模型，而值 0.0 表示计算根本无法准确地建模数据。但是，例如，0.20 的值表明 20% 的因变量由自变量预测，而 0.50 的值表明 50% 的因变量由自变量预测，依此类推。

绘制确定系数图

在图表上，拟合优度衡量拟合线与散布在整个图表中的所有数据点之间的距离。紧密的数据集将具有接近点的回归线并且具有高拟合度，这意味着线与数据之间的距离很小。尽管良好拟合的 R² 接近 1.0，但仅此数字无法确定数据点或预测是否有偏差。它也没有告诉分析师决定值的系数本质上是好是坏。用户可以自行决定评估这种相关性的含义，以及如何在未来趋势分析的背景下应用它。

＃＃强调

决定系数是一个以数据模型的统计分析为中心的复杂概念。
该度量值表示为 0.0 和 1.0 之间的值，其中 1.0 值表示完美拟合，因此是未来预测的高度可靠模型，而 0.0 值表示模型无法准确建模数据一点也不。
决定系数用于解释一个因素与另一个因素的关系会导致多少可变性。
该系数通常称为 R 平方（或 R²），有时也称为“拟合优度”。