Лінійна регресія є модель регресії, яка використовує пряму лінію для опису зв’язку між змінними. Він знаходить лінію, яка найкраще відповідає вашим даним, шукаючи значення коефіцієнта(ів) регресії, яке мінімізує загальну похибку моделі.25 лютого 2020 р.
Коефіцієнт кореляції R в регресійному аналізі називається коефіцієнт кореляції і визначається як кореляція або зв’язок між незалежною та залежною змінними.');})();(function(){window.jsl.dh('P_rqZs_WH-mT0PEP3uGQ-As__39','
У регресії коефіцієнт детермінації R2 є статистичним показником наскільки добре прогнози регресії наближаються до реальних точок даних. R2, рівний 1, означає, що регресійні прогнози ідеально відповідають даним.
Коефіцієнтом кореляції є значення «R», яке наведено в підсумковій таблиці у вихідних даних регресії. R квадрат також називають коефіцієнтом детермінації. Помножте R на R, щоб отримати значення квадрата R. Іншими словами, Коефіцієнт детермінації – це квадрат Коефіцієнта кореляції.
У лінійній регресії коефіцієнт кореляції, r, коливається від -1 до +1. Якщо значення p нижче рівня значущості, ми повинні відхилити нульову гіпотезу, нульова гіпотеза полягає в тому, що між двома змінними немає лінійного зв’язку.
Те, що кваліфікується як «хороше» значення R-квадрат, залежатиме від контексту. У деяких галузях, таких як соціальні науки, навіть відносно низьке значення R-квадрат, наприклад 0,5, можна вважати відносно сильним. В інших галузях стандарти хороших показників R-квадрат можуть бути набагато вищими, наприклад 0,9 або вище.