بيت » Coefficient of Determination (R²)

Coefficient of Determination (R²)

1900
  • Karl Pearson
Statistician analyzing regression model data in an office setting.

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.

However, R² has a significant limitation: it never decreases when a new predictor variable is added to the model, even if the new variable is irrelevant. This can be misleading and encourage overfitting. To counteract this, the Adjusted R-squared is often used. It modifies the R² value to account for the number of predictors in the model, providing a more accurate measure of goodness of fit for multiple regression.

UNESCO Nomenclature: 1209
- الإحصائيات

النوع

النظام التجريدي

الاضطراب

كبير

الاستخدام

الاستخدام الواسع النطاق

السلائف

  • Concept of variance and standard deviation
  • Method of least squares
  • Pearson’s product-moment correlation coefficient
  • Analysis of variance (أنوفا) مبادئ

التطبيقات

  • evaluating the performance of predictive models in science and engineering
  • model selection in econometrics and social sciences
  • quantifying the proportion of variance explained by a set of predictors
  • validating financial models for risk assessment

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

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

الاختراع والابتكار والمبادئ التقنية ذات الصلة

انتقل إلى الأعلى

قد يعجبك أيضاً