КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ, R², - оценка качества ("объясняющей способности") уравнения регрессии, доля дисперсии объясненной (см.) зависимой переменной у:
R² = 1 - ∑(yi - ŷi)² / ∑(yi - y)² ,
где yi - наблюдаемое значение зависимой переменной y, ŷi - значение зависимой переменной, предсказанное по уравнению регрессии, y - среднее арифметическое зависимой переменной.
Для регрессии линейной парной (см.) К.Д. равен квадрату коэффициента линейной корреляции Пирсона (см.) r². Таким образом, если коэффициент линейной корреляции r = 0,5, то r² = 0,25, т.е. различия в значениях зависимой переменной y на 25% объясняются различиями в значениях независимой переменной x (и на 75% - факторами, не учтенными в уравнении регрессии).
Для регрессии линейной множественной (см.) коэффициент множественной детерминации равен квадрату коэффициента корреляции множественной (см.) R².
О.В. Терещенко
- КРАФФТ-ЭБИНГ
- КРАТКОСРОЧНАЯ ПСИХОТЕРАПИЯ
- КРАТИЛ
- КРАСОТА
- КРАВЧЕНКО
- КОЭФФИЦИЕНТ ФИ
- КОЭФФИЦИЕНТ РЕГРЕССИИ
- КОЭФФИЦИЕНТ РАНГОВОЙ КОРРЕЛЯЦИИ СПИРМАНА
- КОЭФФИЦИЕНТ ЛИНЕЙНОЙ КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА
- КОЭФФИЦИЕНТ КОНТИНГЕНЦИИ ПИРСОНА
- КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ
- КОЭФФИЦИЕНТ Ф
- КОЭФФИЦИЕНТ КРАМЕРА
- КОЭВОЛЮЦИЯ
- КОЧЕНОВ
- КОХУТ
- КОУЛЗ
- КОТОВА
- КОТЛЯРОВ
- КОТЕРАПЕВТ