Формула для расчета коэффициента детерминации

Содержание
  1. Коэффициент детерминации
  2. Материал из MachineLearning.
  3. Содержание
  4. Определение и формула
  5. Интерпретация
  6. Недостатки и альтернативные показатели
  7. Скорректированный (adjusted)
  8. Обобщённый (extended)
  9. Формула коэффициента детерминации, что измеряет?
  10. Детерминация, что это — определение
  11. Коэффициент детерминации, что показывает?
  12. Индекс детерминации
  13. Формула
  14. Коэффициент детерминации скорректированный
  15. Эмпирический коэффициент детерминации
  16. Коэффициент детерминации
  17. Содержание
  18. [править]Проблемы и общие свойства R2
  19. [править]Интерпретация
  20. [править]Общие свойства для МНК регрессии
  21. [править]Общие свойства для МНК регрессии со свободным членом (единичным фактором)
  22. [править]Мнимая регрессия
  23. [править]Решение проблем или модификации R2
  24. [править]R2-скорректированный (adjusted)
  25. [править]R2-распространённый (extended)
  26. [править]R2-истинный (несмещённый)
  27. [править]Прочие используемые критерии
  28. [править]См. также
  29. [править]Примечания
  30. Коэффициент детерминации: обзор
  31. Что такое Коэффициент детерминации: обзор?
  32. Ключевые моменты
  33. Понимание коэффициента детерминации
  34. График коэффициента детерминации
  35. Коэффициент детерминации
  36. Что такое коэффициент детерминации?
  37. Ключевые выводы
  38. Понимание коэффициента детерминации
  39. График коэффициента детерминации

Коэффициент детерминации

Материал из MachineLearning.

Содержание

Определение и формула

Истинный коэффициент детерминации модели зависимости случайной величины от признаков определяется следующим образом:

где — условная (по признакам ) дисперсия зависимой переменной (дисперсия случайной ошибки модели).

В данном определении используются истинные параметры, характеризующие распределение случайных величин. Если использовать выборочную оценку значений соответствующих дисперсий, то получим формулу для выборочного коэффициента детерминации (который обычно и подразумевается под коэффициентом детерминации):

— сумма квадратов регрессионных остатков, — общая дисперсия, — соответственно, фактические и расчетные значения объясняемой переменной, — выборочное вреднее.

Необходимо подчеркнуть, что эта формула справедлива только для модели с константой, в общем случае необходимо использовать предыдущую формулу.

Интерпретация

Недостатки и альтернативные показатели

Основная проблема применения (выборочного) заключается в том, что его значение увеличивается (не уменьшается) от добавления в модель новых переменных, даже если эти переменные никакого отношения к объясняемой переменной не имеют. Поэтому сравнение моделей с разным количеством признаков с помощью коэффициента детерминации, вообще говоря, некорректно. Для этих целей можно использовать альтернативные показатели.

Скорректированный (adjusted)

Для того, чтобы была возможность сравнивать модели с разным числом признаков так, чтобы число регрессоров (признаков) не влияло на статистику обычно используется скорректированный коэффициент детерминации, в котором используются несмещённые оценки дисперсий:

который даёт штраф за дополнительно включённые признаки, где — количество наблюдений, а — количество параметров.

Данный показатель всегда меньше единицы, но теоретически может быть и меньше нуля (только при очень маленьком значении обычного коэффициента детерминации и большом количестве признаков), поэтому интерпретировать его как долю объясняемой дисперсии уже нельзя. Тем не менее, применение показателя в сравнении вполне обоснованно.

Обобщённый (extended)

Для случая регрессии без свободного члена:

При некоторой модификации также подходит для сравнения между собой регрессионных моделей, построенных с помощью: МНК, обобщённого метода наименьших квадратов (ОМНК), условного метода наименьших квадратов (УМНК), обобщённо-условного метода наименьших квадратов (ОУМНК).

Источник

Формула коэффициента детерминации, что измеряет?

oooekoans html 5aaace8e

Основная суть коэффициента детерминации состоит в зависимых переменных величинах дисперсии. Он применяется для оценивания качества линейной регрессии. Проще говоря – этот переменный показатель показывает зависимость (ее универсальную меру, часть) одной величины от других составляющих. Важно – коэффициент имеет свойство увеличиваться, но не уменьшаться. Что это такое (что представляет, его значимость)), как он изменяется и что может включать, какова его объективная оценка, основная функция и характеристика, а также как вычисляется и как его можно применять/использовать более подробно рекомендуем ознакомиться в предложенной публикации.

Детерминация, что это — определение

Термин детерминация происходит от латинского «определение» или «ограничение». Наиболее часто применим в биологии, эмбриологии (генетическая детерминация, научные доказательства того, что каждый организм/клетка/эмбрион и пр. развивается под контролем генома (первопричина человеческого устройства). Основан на анализе клеток, в нем показана половая эконометрика). В обычном восприятии термин означает причинную связь и/или предопределение (казуальные факторы), относится к образованию организационного образования.

В одном из распространенных учений существует понятие детерминизма, как составляющая основания мира (может обусловливать принцип его основания — детерминанта). Адепты полностью отрицают (исключают) существование вещей, их порядка «вне» взаимосвязи.

В противовес выступает индетерминизм – его главная составляющая отрицание зависимых факторов, т.е. причинности.

На примере данных учений и верований отображена вероятностная социокультурная зависимость (волатильность) в развитии личности и мотивации. А расчет позволяет оценить риски и сделать предположения как поведет себя отдельно взятая личность (человек) в той или иной ситуации, можно ли его допустить к военной службе (с его помощью можно оценить в чем заключаются особенности воинской корреляции), государственному управлении, в деловом общении и пр.

Коэффициент детерминации может принимать значения от полного «0» до единицы, и чем он ближе к значению «1», тем более связанный его результат/признак с другими величинами.

Термин показывает в криминалистике/правоохранительной системе: факт преступления является причинной связью (синоним преступности) между личностными качествами и поведением индивидуума (фиксирует и поясняет человеческие ошибки, совокупность факторов). Следовательно указанный показатель рассчитывается для оценки качества поведения (преступного), дает более полное представление о том, какие факторы этому послужили, и что в принципе послужило его причиной (первопричиной). Может объяснять и показывать в психологии данный частный случай, обуславливать параметр отклонения, т.е. факторы выученной беспомощности.

Коэффициент детерминации, что показывает?

Он полностью отображает вариации влияния результативного на факторный признак и очень тесно связан с корреляцией (ее числом). При этом формула расчета коэффициента принимает следующие значения:

• при наличии связи признаков (результативного и факторного) – его значение равняется «0»;
• при ее отсутствии – «1».

Индекс детерминации

На основании коэффициента определяется одноименный индекс для подсчета производных бета и альфа в процентном соотношении, и если процент ниже установленного минимума (может измеряться в пределах 75%) к его соотношению, то установленные значения будут некорректными (альфа и β), т.е. дисперсия дохода во времени бета.

Индекс детерминации это результативный фактор квадрат множественных уравнений (индексов корреляции нелинейных связей). На его основании можно характеризовать регрессионный фактор (на какое количество % и каким образом определяются модели регрессии), определяются показания результативной переменной в отношении к своему уровню (среднему).

Формула

Для расчета этого показателя (истинный коэффициент детерминации, модель зависимости от случайных факторов (х)) применяют формулу, составленную на доказательстве теоремы по разложению сумм квадратов (аппроксимация):

koeffdeterminatsii

Аппроксимацию можно рассчитать по формуле №2:

• R2 — коэффициент (квадрат);
• \bar — значение переменной (математическое);
• fi — предполагаемое уравнением значение переменной;
• yi — значение по исследованию переменной.

Коэффициент детерминации скорректированный

Суть коэффициента детерминации состоит в следующем – его индекс показывает общую долю дисперсий (результативная переменная), объясняющей варианты факторных переменных (увеличение, уменьшение), включенных в модель регрессии.

Далее выводится скорректированный показатель – он учитывает и выводит соотношение количества параметров (оцениваемых) и количество наблюдений. Его применяют для решения (выведение параметров) установленных задач по двум направлениям:

В первом случае (для данной выборки) модель является качественной в случае больших показателей с наименьшим отличием друг от друга (относительно увеличения числа объясняющих переменных). Во втором — в равных условиях рекомендуется выбирать модель с наибольшим скорректированным показателем (средний подбор величины).

Эмпирический коэффициент детерминации

Данный показатель является объяснением доли дисперсии в своем значении, обусловленным вариантами условий и факторов, в свою очередь заложенных в основу данной группировки (проблема знаковой деятельности).

По любым вопросам обращайтесь к нашим юристам через данную форму!

Источник

Коэффициент детерминации

Коэффициент детерминации (R2)— это доля объяснённой дисперсии отклонений зависимой переменной от её среднего значения. Зависимая переменная объясняется (прогнозируется) с помощью функции от объясняющих переменных, в частном случае является квадратом коэффициента корреляции между зависимой переменной и её прогнозными значениями с помощью объясняющих переменных. Тогда можно сказать, что R2 показывает, какая доля дисперсии результативного признака объясняется влиянием объясняющих переменных.

Формула для вычисления коэффициента детерминации:

image001 89

где yi — наблюдаемое значение зависимой переменной, а fi — значение зависимой переменной предсказанное по уравнению регрессии image002 44-среднее арифметическое зависимой переменной.

Содержание

· 1 Проблемы и общие свойства R2

o 1.1 Интерпретация

o 1.2 Общие свойства для МНК регрессии

o 1.3 Общие свойства для МНК регрессии со свободным членом (единичным фактором)

o 1.4 Мнимая регрессия

· 2 Решение проблем или модификации R2

o 2.1 R2-скорректированный (adjusted)

o 2.2 R2-распространённый (extended)

o 2.3 R2-истинный (несмещённый)

· 3 Прочие используемые критерии

[править]Проблемы и общие свойства R2

[править]Интерпретация

Иногда показателям тесноты связи можно дать качественную оценку (шкала Чеддока):

Количественная мера тесноты связи

Качественная характеристика силы связи

Функциональная связь возникает при значении равном 1, а отсутствие связи — 0. При значениях показателей тесноты связи меньше 0,7 величина коэффициента детерминации всегда будет ниже 50 %. Это означает, что на долю вариации факторных признаков приходится меньшая часть по сравнению с остальными неучтенными в модели факторами, влияющими на изменение результативного показателя. Построенные при таких условиях регрессионные модели имеют низкое практическое значение.

[править]Общие свойства для МНК регрессии

Линейная множественная МНК регрессия имеет следующие общие свойства [1]:

1. Чем ближе значение к 1 тем ближе модель к эмпирическим наблюдениям.

2. С увеличением количества объясняющих переменных увеличивается R2.

[править]Общие свойства для МНК регрессии со свободным членом (единичным фактором)

Для случая наличия в такой регрессии свободного члена коэффициент детерминации обладает следующими свойствами: [2]

1. принимает значения из интервала (отрезка) [0;1].

2. в случае парной линейной регрессионной МНК модели коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции, то есть R2 = r2. А в случае множественной МНК регрессии R2 = r(y;f)2. Также это квадрат корреляции Пирсона между двумя переменными. Он выражает количество дисперсии, общей между двумя переменными.[3]

4. R2 связан с проверкой гипотезы о том, что истинные значения коэффициентов при объясняющих переменных равны нулю, в сравнении с альтернативной гипотезой, что не все истинные значения коэффициентов равны нулю. Тогда случайная величина image004 17имеет F-распределение с (k-1) и (n-k) степенями свободы.

[править]Мнимая регрессия

Значения R2, image005 12, image006 10также могут быть манипулированы, с помощью включения фиктивных факторов. Например, если два показателя имеют возрастающую динамику, то их коэффициент корреляции (который входит в факторное разложение) будет достаточно высок. Поэтому логическая и смысловая адекватность модели имеют первостепенную важность. Только качество модели может быль проверено или сопоставлено с использованием R2 и его модификаций.

[править]Решение проблем или модификации R2

[править]R2-скорректированный (adjusted)

[править]R2-распространённый (extended)

image006 10с условием небольшой модификации, также подходит для сравнения между собой регрессий построенных с помощью: МНК, обобщённого метода наименьших квадратов (ОМНК), условного метода наименьших квадратов (УМНК), обобщённо-условного метода наименьших квадратов (ОУМНК).

[править]R2-истинный (несмещённый)

[править]Прочие используемые критерии

[править]См. также

§ Дисперсия случайной величины

§ Метод группового учета аргументов

[править]Примечания

2. ↑ 1 2 Распространение коэффициента детерминации на общий случай линейной регрессии, оцениваемой с помощью различных версий метода наименьших квадратов (рус., англ.) //ЦЕМИ РАН Экономика и математические методы. — Москва: ЦЕМИ РАН, 2002. — В. 3. — Т. 38. — С. 107-120.

4. Выбор регрессии максимизирующий несмещённую оценку коэффициента детерминации (рус., англ.) // Прикладная эконометрика. — Москва: Маркет ДС, 2008. — В. 4. — Т. 12. — С. 71-83.

Источник

Коэффициент детерминации: обзор

Что такое Коэффициент детерминации: обзор?

Коэффициент детерминации – это статистическое измерение, которое исследует, как различия в одной переменной могут быть объяснены разницей во второй переменной при прогнозировании результата данного события. Другими словами, этот коэффициент, который более известен как R-квадрат (или R 2 ), оценивает, насколько сильна линейная связь между двумя переменными, и на него в значительной степени полагаются исследователи при проведении анализа тенденций. Приведем пример его применения: этот коэффициент может включать следующий вопрос: если женщина забеременеет в определенный день, какова вероятность того, что она родит ребенка в определенный день в будущем? В этом сценарии этот показатель предназначен для расчета корреляции между двумя взаимосвязанными событиями: зачатием и рождением.

Ключевые моменты

Понимание коэффициента детерминации

Коэффициент детерминации – это измерение, используемое для объяснения того, насколько изменчивость одного фактора может быть вызвана его взаимосвязью с другим связанным фактором. Эта корреляция, известная как « степень соответствия », представлена ​​как значение от 0,0 до 1,0. Значение 1,0 указывает на идеальное соответствие и, таким образом, является высоконадежной моделью для будущих прогнозов, а значение 0,0 указывает на то, что расчет вообще не может точно моделировать данные. Но значение 0,20, например, предполагает, что 20% зависимой переменной предсказывается независимой переменной, а значение 0,50 предполагает, что 50% зависимой переменной предсказывается независимой переменной, и так далее.

График коэффициента детерминации

На графике степень соответствия измеряет расстояние между подогнанной линией и всеми точками данных, разбросанными по диаграмме. Плотный набор данных будет иметь линию регрессии, которая близка к точкам и будет иметь высокий уровень соответствия, что означает, что расстояние между линией и данными небольшое. Хотя хорошее соответствие имеет R 2, близкое к 1,0, одно только это число не может определить, смещены ли точки данных или прогнозы. Он также не сообщает аналитикам, является ли значение коэффициента детерминации действительно хорошим или плохим. Пользователь по своему усмотрению может оценить значение этой корреляции и то, как ее можно применить в контексте анализа будущих тенденций.

Источник

Коэффициент детерминации

Что такое коэффициент детерминации?

Коэффициент детерминации – это статистическое измерение, которое исследует, как различия в одной переменной могут быть объяснены разницей во второй переменной при прогнозировании исхода данного события. Другими словами, этот коэффициент, более известный как R-квадрат (или R 2 ), оценивает, насколько сильна линейная связь между двумя переменными, и на него сильно полагаются исследователи при проведении анализа тенденций. Приведем пример его применения: этот коэффициент может включать в себя следующий вопрос: если женщина забеременеет в определенный день, какова вероятность того, что она родит ребенка в определенный день в будущем? В этом сценарии этот показатель предназначен для расчета корреляции между двумя взаимосвязанными событиями: зачатием и рождением.

Ключевые выводы

Понимание коэффициента детерминации

Коэффициент детерминации – это измерение, используемое для объяснения того, насколько изменчивость одного фактора может быть вызвана его взаимосвязью с другим связанным фактором. Эта корреляция, известная как « степень соответствия », представлена ​​как значение от 0,0 до 1,0. Значение 1,0 указывает на идеальное соответствие и, таким образом, является высоконадежной моделью для будущих прогнозов, а значение 0,0 указывает на то, что расчет вообще не может точно смоделировать данные. Но значение 0,20, например, предполагает, что 20% зависимой переменной предсказывается независимой переменной, тогда как значение 0,50 предполагает, что 50% зависимой переменной предсказывается независимой переменной, и так далее.

График коэффициента детерминации

На графике степень соответствия измеряет расстояние между подогнанной линией и всеми точками данных, которые разбросаны по диаграмме. Плотный набор данных будет иметь линию регрессии, которая близка к точкам и будет иметь высокий уровень соответствия, что означает, что расстояние между линией и данными невелико. Хотя хорошее соответствие имеет R 2, близкое к 1,0, само по себе это число не может определить, смещены ли точки данных или прогнозы. Он также не сообщает аналитикам, является ли значение коэффициента детерминации изначально хорошим или плохим. Пользователь по своему усмотрению может оценить значение этой корреляции и то, как ее можно применить в контексте анализа будущих тенденций.

Источник

Комфорт
Adblock
detector