Korrigált R négyzet (Korrigált meghatározási együttható)

A korrigált R négyzetet (vagy módosított determinációs együtthatót) többszörös regresszióban alkalmazzuk, hogy lássuk a független változók intenzitásának vagy hatékonyságának mértékét a függő változó magyarázatában.

Egyszerűbb szavakkal, a korrigált R-négyzet megmondja, hogy a függő változó variációjának hány százalékát magyarázza együttesen az összes független változó.

Ennek az együtthatónak a használata abban az esetben indokolt, mert amikor a regresszióhoz változókat adunk, a kiigazítatlan determinációs együttható növekszik. Még akkor is, ha az új hozzáadott változók marginális hozzájárulásának nincs statisztikai jelentősége.

Ezért változók hozzáadásával a modellhez növekedhet a determinációs együttható, és tévesen azt gondolhatnánk, hogy a választott változókészlet képes megmagyarázni a független változó variációinak nagyobb részét. Ez a probléma közismert nevén „modell túlértékelése”.

Variációs együtthatóRegresszió analízis

Korrigált meghatározási együttható képlet

A fent leírt probléma megoldásához sok kutató javasolja a determinációs együttható beállítását a következő képlet segítségével:

R2 nak nek → Korrigált R négyzet vagy korrigált determinációs együttható

R2 → R négyzet vagy meghatározási együttható

n → Megfigyelések száma a mintában

k → Független változók száma

Figyelembe véve, hogy az 1-R2 állandó szám, és mivel n nagyobb, mint k, mivel változókat adunk a modellhez, a zárójelben lévő hányados nagyobb lesz. Következésképpen. ennek az 1-R-vel való megszorzásának eredménye is2 . Amellyel azt látjuk, hogy a képlet arra épül, hogy kiigazítsa és megbüntesse az együtthatók modellbe való felvételét.

Az előző előny mellett az előző képletben alkalmazott kiigazítás lehetővé teszi a különböző számú független változóval rendelkező modellek összehasonlítását is. A képlet ismét beállítja a változók számát az egyik modell és a másik között, és lehetővé teszi számunkra, hogy homogén összehasonlítást végezzünk.

Visszatérve az előző képletre, arra következtethetünk, hogy a korrigált meghatározási együttható mindig egyenlő vagy kisebb lesz, mint az R együttható2. A 0 és 1 között változó determinációs együtttől eltérően a korrigált determinációs együttható két okból is negatív lehet:

  • Minél közelebb k megközelíti n.
  • Minél alacsonyabb a meghatározási együttható.
Lineáris korrelációs együttható

Népszerű Bejegyzések

Ipar 4.0; Kihívások és lehetőségek

A vállalatok nem lesznek képesek több ezer számítógépre és alkalmazottra. A jövő a folyamatok digitalizálásán megy keresztül. Üdvözöljük az 4.0 iparágban…

Növeli a teljes munkaidős szerződéssel rendelkező spanyolok számát

A spanyol foglalkoztatás mindig is a spanyol kormány függőben lévő kérdése volt. A Ranstad által készített tanulmány és a 2017. évi foglalkoztatási adatok szerint a foglalkoztatott spanyol emberek 14,3% -ának részmunkaidős szerződése van. Olyan szám, amelyet az ETT öt év alatt a legalacsonyabb számnak nevezett. Jó hír További információ…

Az euró-rally: racionális vagy önmegvalósító elvárások?

Az euró erősen emelkedik a piacok jó elvárásainak köszönhetően. Lehet-e alkalom a racionális elvárások elméletének jobb megértésére? 1972-ben Robert Lucas közgazdász forradalmasította a makroökonómia tanulmányozását a Racionális elvárások elméletének kidolgozásával, azon a tényen alapulva, hogy a…

Nicolás Appert, a konzerv hős

A történelem egyik legnagyobb katonai zsenije, Bonaparte Napóleon azt mondta, hogy a seregek gyomron gyalogoltak. Az étel elengedhetetlen a morál fenntartásához és a csapatok jó fizikai állapotához. A hadseregeknek a hosszú hadviselés idején jó állapotban kellett tartaniuk ételeiket. MindezTovábbi információ…