Ano ang isang koepisyent ng pagpapasiya?

Ang koepisyent ng pagpapasiya ay isang pagkalkula ng matematika ng parisukat ng isang koepisyent ng ugnayan.Ang koepisyent ng ugnayan ay isang pagkalkula ng kawastuhan ng isang modelo.Ang mga salitang ito ay ginagamit sa pagsusuri ng istatistika upang maipaliwanag ang medyo lohikal na mga kalkulasyon.

Sa mga istatistika, ang isang trabaho ng analyst ay upang tingnan ang data na nakolekta mula sa isang tiyak na senaryo o kaganapan at lumikha ng isang modelo ng matematika na nagpapaliwanag ng data.Upang lumikha ng modelong ito, may ilang mga katotohanan na kailangang isaalang -alang.

May posibilidad ng error sa bawat pagkalkula at koleksyon ng data.Dahil ito ay pare -pareho, ang rate ng error ay dapat isama sa modelo.Sa pamamagitan ng accounting para sa error na ito, tumigil ito na may kaugnayan sa pagtukoy kung ang iminungkahing modelo ay nagbibigay ng isang matatag na paliwanag para sa data.

Ang aktwal na koepisyent ng pagkalkula ng pagpapasiya ay

r ² ' kabuuan ng mga parisukat na error
kabuuan ng mga parisukat na error + regression sum of squares

Ang koepisyent ng pagpapasiya ay isang pagkalkula ng kawastuhan ng modelo sa pagpapaliwanagAng data.Ang halaga ng koepisyent ay sa pagitan ng 0 at 1. Ang isang perpektong akma ng modelo upang ipaliwanag ang pagkakaiba -iba ay 1 at 0 ay ang halaga kapag ang modelo ay hindi ipinaliwanag ang pagkakaiba -iba.ang data, o mga outlier, at ang regression kabuuan ng mga parisukat.Walang yunit sa halagang ito, dahil ito ay mahalagang ratio at ganap na hindi nauugnay sa laki ng sample.Ang mas mataas na halaga, papalapit sa 1, ang mas mahusay na paliwanag ng pagkakaiba -iba ay ibinibigay ng modelo.

Ang isang simpleng paraan upang mailarawan ang konsepto na ito ay upang lumikha ng isang graph ng lahat ng data na nakapalibot sa isang partikular na kaganapan.Magtakda ng tatlong trays ng cookies sa isang silid ng tanghalian, tsokolate, almond at mani.Alamin habang ang mga tao ay pumapasok sa silid ng tanghalian at isulat kung gaano karaming mga cookies ang kanilang kinukuha, kung anong mga uri at sa kung anong pagkakasunud -sunod.I -plot ang data na ito sa isang graph.

Lumikha ng isang pormula sa paligid ng hinulaang pag -uugali.Ang isang halimbawa ay upang mahulaan na ang bawat tao na kumuha ng 1 tsokolate cookie, ay kumuha din ng 2 almond, ngunit walang mani.Ang isang simpleng linear equation ay maaaring isulat batay sa pag -aakalang ito at graphed.

Plot ang linya na kumakatawan sa linear equation ng hula na iyon.Ihambing ang linya sa aktwal na koleksyon ng data sa iyong pagmamasid.Kalkulahin ang koepisyent ng pagpapasiya na magbigay ng isang sukatan ng kawastuhan ng hinulaang pag -uugali kung ihahambing sa aktwal na data.

Ang koepisyent ng pagpapasiya ay nagpapahiwatig ng dami ng pagkalat ng data sa paligid ng linya.Ipinapakita nito kung gaano kabuti o masama ang hula ay, kung ihahambing sa aktwal na mga halaga.Ang koepisyent ng pagpapasiya ay nagbibigay -daan sa mga gumagamit na mag -aplay ng isang tseke ng katotohanan sa data na iminungkahi sa isang modelo ng istatistika.Mayroong dalawang mga halaga, ang sinusunod o aktwal na mga halaga, at ang mga modelo o hinulaang mga halaga.

Ang ganitong uri ng pagsusuri sa istatistika ay napaka -pangkaraniwan ay ang agham at sa negosyo.Maraming mga desisyon sa negosyo ang batay sa mga hula ng pag -uugali sa hinaharap.Mahalagang pag -aralan ang aktwal na mga resulta at ihambing ang mga ito sa mga hula.Ang prosesong ito ay nagpapabuti sa susunod na modelo at samakatuwid ang kawastuhan ng mga hula.