بيت » معامل التحديد (R²)

معامل التحديد (R²)

1900
  • Karl Pearson
إحصائي يحلل بيانات نموذج الانحدار في بيئة مكتبية.

(صورة تم إنشاؤها للتوضيح فقط)

A statistic indicating the goodness of fit of a model, representing the proportion of the variance in the dependent variable that is predictable from the independent variable(s). An R² of 1 indicates a perfect fit, while 0 indicates no linear relationship. It is calculated as [latex]R^2 \equiv 1 – \frac{SS_{res}}{SS_{tot}}[/latex], where [latex]SS_{res}[/latex] is the residual sum of squares.

The coefficient of determination, R-squared, is a key metric for evaluating regression models. It provides an intuitive measure of how much of the variability in the outcome is captured by the model. It is derived from two key components. The first is the Total Sum of Squares ([latex]SS_{tot} = \sum_i (y_i – \bar{y})^2[/latex]), which measures the total variance in the dependent variable [latex]y[/latex]. The second is the Residual Sum of Squares ([latex]SS_{res} = \sum_i (y_i – \hat{y}_i)^2[/latex]), which measures the variance left unexplained by the model, where [latex]\hat{y}_i[/latex] is the predicted value.

The formula [latex]R^2 = 1 – SS_{res}/SS_{tot}[/latex] can be interpreted as the percentage of total variance that is ‘explained’ by the regression model. For instance, an R² of 0.75 means that 75% of the variability in the outcome can be accounted for by the predictors in the model. In simple linear regression, R² is simply the square of Pearson’s correlation coefficient (r) between the observed and predicted values.

مع ذلك، لمعامل R² قيدٌ كبير: فهو لا ينخفض ​​أبدًا عند إضافة متغير تنبؤ جديد إلى النموذج، حتى لو كان هذا المتغير غير ذي صلة. قد يكون هذا مُضلِّلًا ويُشجِّع على الإفراط في الملاءمة. ولمواجهة ذلك، غالبًا ما يُستخدم مُربَّع R المُعَدَّل. فهو يُعدِّل قيمة R² لمراعاة عدد المُتنبئات في النموذج، مما يُوفِّر مقياسًا أدقّ لملاءمة الانحدار المُتعدِّد.

UNESCO Nomenclature: 1209
- الإحصائيات

النوع

النظام التجريدي

الاضطراب

كبير

الاستخدام

الاستخدام الواسع النطاق

السلائف

  • مفهوم التباين والانحراف المعياري
  • طريقة المربعات الصغرى
  • Pearson’s product-moment correlation coefficient
  • Analysis of variance (أنوفا) مبادئ

التطبيقات

  • تقييم أداء النماذج التنبؤية في العلوم والهندسة
  • اختيار النموذج في القياس الاقتصادي والعلوم الاجتماعية
  • تحديد نسبة التباين التي تفسرها مجموعة من المتنبئين
  • التحقق من صحة النماذج المالية لتقييم المخاطر

براءات الاختراع:

NA

أفكار ابتكارات محتملة

!!مستويات !!! العضوية مطلوبة

يجب أن تكون عضوًا !!! مستويات!!! للوصول إلى هذا المحتوى.

انضم الآن

هل أنت عضو بالفعل؟ سجّل الدخول هنا
Related to: r-squared, coefficient of determination, goodness of fit, model evaluation, explained variance, sum of squares, regression diagnostics, statistical significance, adjusted r-squared, correlation.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

متاح للتحديات الجديدة
مهندس ميكانيكي، مشروع، هندسة العمليات أو مدير البحث والتطوير
تطوير المنتج الفعال

متاح لتحدي جديد في غضون مهلة قصيرة.
تواصل معي على LinkedIn
تكامل الإلكترونيات المعدنية والبلاستيكية، التصميم مقابل التكلفة، ممارسات التصنيع الجيدة (GMP)، بيئة العمل، الأجهزة والمواد الاستهلاكية متوسطة إلى عالية الحجم، التصنيع المرن، الصناعات الخاضعة للتنظيم، شهادات CE وFDA، التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD)، Solidworks، الحزام الأسود من Lean Sigma، شهادة ISO 13485 الطبية

نحن نبحث عن راعي جديد

 

هل شركتك أو مؤسستك متخصصة في التقنية أو العلوم أو الأبحاث؟
> أرسل لنا رسالة <

احصل على جميع المقالات الجديدة
مجاني، لا يوجد بريد عشوائي، ولا يتم توزيع البريد الإلكتروني ولا إعادة بيعه

أو يمكنك الحصول على عضويتك الكاملة -مجانًا- للوصول إلى جميع المحتويات المحظورة >هنا<

السياق التاريخي

معامل التحديد (R²)

1850
1854
1895
1900
1914
1925
1930
1850
1854
1854
1896
1911
1925
1928
1930

(إذا كان التاريخ غير معروف أو غير ذي صلة، على سبيل المثال "ميكانيكا الموائع"، يتم توفير تقدير تقريبي لظهوره الملحوظ)

الاختراع والابتكار والمبادئ التقنية ذات الصلة

انتقل إلى الأعلى

قد يعجبك أيضاً