"결정계수 R²"의 두 판 사이의 차이

2020년 11월 27일 (금) 20:15 기준 최신판

1 개요[ | ]

coefficient of determination, R squared
결정계수, R 제곱

기호: [math]\displaystyle{ R^2 }[/math]
다중상관의 제곱
회귀식의 적합도를 재는 척도
선형 상관 계수 내에서 상관 계수의 제곱
종속변수의 전체 분산 중 독립변수들로 설명되는 비율
추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 재는 척도
흔히 "통계 모형의 설명력"

[math]\displaystyle{ R^2 = \dfrac{\sum ( \hat{Y}_i - \bar{Y} )^2}{\sum ( Y_i - \bar{Y} )^2} }[/math]

전체 변산도(제곱합) 중 통계모형(회귀모형)에 의해 설명되는 비율
값의 범위: 0 ~ 1
값이 클수록 회귀모형에 포함된 예측변수들의 설명력이 높다.

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

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 ==개요==
-;coefficient of determination
+;coefficient of determination, R squared
-;결정계수
+;결정계수, R 제곱
-*추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 재는 척도
-*흔히 "통계 모형의 설명력"
 *기호: <math>R^2</math>
-*값의 범위: 0 ~ 1
+* [[다중상관]]의 제곱
+* [[회귀식]]의 적합도를 재는 척도
+* 선형 상관 계수 내에서 상관 계수의 제곱
+* 종속변수의 전체 분산 중 독립변수들로 설명되는 비율
+* 추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 재는 척도
+*흔히 "통계 모형의 [[설명력]]"
+:<math>R^2 = \dfrac{\sum ( \hat{Y}_i - \bar{Y} )^2}{\sum ( Y_i - \bar{Y} )^2}</math>
+* 전체 [[변산도]]([[제곱합]]) 중 통계모형(회귀모형)에 의해 설명되는 비율
+* 값의 범위: 0 ~ 1
+* 값이 클수록 회귀모형에 포함된 예측변수들의 설명력이 높다.
 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/77/Okuns_law_quarterly_differences.svg/300px-Okuns_law_quarterly_differences.svg.png
 ==같이 보기==
-*[[회귀분석]]
+{{z컬럼3|
-*[[선형모형]]
+* [[결정]]
-*[[설명력]]
+* [[계수]]
-*[[결정]]
+* [[회귀식]]
-*[[계수]]
+* [[설명력]]
+* [[다중상관]]
+* [[회귀분석]]
+* [[선형모형]]
+* [[의사-R²]]
+* [[수정된 R²]]
+* [[회귀분석 성능평가지표]]
+}}
-==참고 자료==
+==참고==
-*https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination
+* {{영어위키백과|Coefficient of determination}}
+* {{위키백과|결정계수}}
+* {{위키낱말사전|결정계수}}
+* {{다음사전|결정계수}}
+* {{다음백과|결정계수}}
+* {{네이버사전|결정계수}}
+* {{네이버백과|결정계수}}
+* {{나무위키|결정계수}}
+* {{리브레위키|결정계수}}
-[[분류: 통계]]
+[[분류: 회귀분석]]
+[[분류: 계수]]
+[[분류:통계적 비율]]