Coefficient of determination
http://dbpedia.org/resource/Coefficient_of_determination an entity of type: Thing
Estatistikan, R2 mugatze-koefizientea erregresio eredu batean datuei doitutako lerroaren egokitasun maila neurtzeko erabiltzen den koefiziente bat da, doikuntzaren egokitasunerako neurri bat alegia, azaldu nahi den aldagairen bariantza zein proportziotan azaltzen den adierazten duena. [0,1] tarteko balioak hartzen ditu eta 1etik zenbat eta gertuago, doitutako lerroa orduan eta egokiagoa da.
rdf:langString
En statistique, le coefficient de détermination linéaire de Pearson, noté R2 ou r2, est une mesure de la qualité de la prédiction d'une régression linéaire. Il est défini par[réf. nécessaire] : où n est le nombre de mesures, la valeur de la mesure no i, la valeur prédite correspondante et la moyenne des mesures.
rdf:langString
In statistica, il coefficiente di determinazione, più comunemente R2, è un indice che misura il legame tra la variabilità dei dati e la correttezza del modello statistico utilizzato. Intuitivamente, esso è legato alla frazione della varianza non spiegata dal modello.
rdf:langString
통계학에서 결정계수(決定係數, 영어: coefficient of determination)는 추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 재는 척도이다. 반응 변수의 변동량 중에서 적용한 모형으로 설명가능한 부분의 비율을 가리킨다. 결정계수의 통상적인 기호는 표본에서 이 그리고 모집단에서는 이 사용된다. 일반적으로 모형의 설명력으로 해석되지만 모형에 설명 변수가 들어갈수록 증가하기 때문에 해석에 주의해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가 제시되었다. 결정계수의 값은 0에서 1사이에 있으며, 종속변인과 독립변인 사이에 상관관계가 높을수록 1에 가까워진다. 즉, 결정계수가 0에 가까운 값을 가지는 회귀모형은 유용성이 낮은 반면, 결정계수의 값이 클수록 회귀모형의 유용성이 높다고 할 수 있다.
rdf:langString
In de statistiek is een determinatiecoëfficiënt, veelal aangeduid met , een maat voor het deel van de dat wordt verklaard door het statistisch model. Er bestaan verschillende definities voor een determinatiecoëfficiënt. In het geval van lineaire regressie is er een eenduidige definitie. Bij enkelvoudige lineaire regressie is de determinatiecoëfficiënt gelijk aan het kwadraat van de multipele correlatiecoëfficiënt.
rdf:langString
決定係数（けっていけいすう、（英: coefficient of determination、R2）は、統計学において、独立変数（説明変数）が従属変数（目的変数）のどれくらいを説明できるかを表す値である。寄与率と呼ばれることもある。標本値から求めた回帰方程式（モデル）のあてはまりの良さの尺度として利用される。
rdf:langString
O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajuste de um modelo estatístico linear generalizado, como a regressão linear simples ou múltipla, aos valores observados de uma variável aleatória. O R² varia entre 0 e 1, por vezes sendo expresso em termos percentuais. Nesse caso, expressa a quantidade da variância dos dados que é explicada pelo modelo linear. Assim, quanto maior o R², mais explicativo é o modelo linear, ou seja, melhor ele se ajusta à amostra. Por exemplo, um R² = 0,8234 significa que o modelo linear explica 82,34% da variância da variável dependente a partir do regressores (variáveis independentes) incluídas naquele modelo linear.
rdf:langString
Коэффициент детерминации ( — R-квадрат) — это доля дисперсии зависимой переменной, объясняемая рассматриваемой моделью зависимости, то есть объясняющими переменными. Более точно — это единица минус доля необъяснённой дисперсии (дисперсии случайной ошибки модели, или условной по факторам дисперсии зависимой переменной) в дисперсии зависимой переменной. Его рассматривают как универсальную меру зависимости одной случайной величины от множества других. В частном случае линейной зависимости является квадратом так называемого множественного коэффициента корреляции между зависимой переменной и объясняющими переменными. В частности, для модели парной линейной регрессии коэффициент детерминации равен квадрату обычного коэффициента корреляции между y и x.
rdf:langString
决定系数，或稱判定系数（英語：Coefficient of determination，记为R2或r2），在统计学中用于度量應變數的变异中可由自变量解释部分所占的比例，以此来判断迴歸模型的解释力。 对于简单线性回归而言，决定系数为样本相关系数的平方。当加入其他回归自变量后，决定系数相应地变为多重相关系数的平方。 假设一数据集包括y1,...,yn共n个观察值，相对应的模型预测值分别为f1,...,fn。定义残差ei = yi − fi，平均观察值为 于是可以得到总平方和 残差平方和 由此，决定系数可定义为
rdf:langString
في الإحصاء، يشير معامل التحديد، الذي يرمز له بـ R 2 أو r 2 أو "R squared"، إلى نسبة التباين في المتغير التابع الذي يمكن التنبؤ به من خلال المتغير (أو المتغيرات) المستقلة. وهو يستخدم في النماذج الإحصائية التي يكون هدفها الرئيسي التنبؤ بالنتائج المستقبلية أو اختبار الفرضيات، على أساس المعلومات الأخرى ذات الصلة. يوفر معامل التحديد مقياسًا لمدى تكرار النتائج التي تمت ملاحظتها في النموذج، استنادًا إلى نسبة التباين الكلي للنتائج التي أوضحها النموذج.
rdf:langString
Koeficient determinace, běžně označovaný („R kvadrát“), je v matematické statistice míra kvality regresního modelu, která ve své základní podobě vyjadřuje, jaký podíl variability závisle proměnné model vysvětluje. Koeficient determinace může nabývat hodnoty maximálně 1 (nebo vyjádřeno v procentech 100 %), což znamená dokonalou predikci hodnot závisle proměnné. Naopak hodnota 0 (resp. 0 %) znamená, že model nepřináší pro poznání závisle proměnné žádnou informaci, je zcela neužitečný. , ,
rdf:langString
Das Bestimmtheitsmaß, auch Determinationskoeffizient (von lateinisch determinatio „Abgrenzung, Bestimmung“ bzw. determinare „eingrenzen“, „festlegen“, „bestimmen“ und coefficere „mitwirken“), bezeichnet mit , ist in der Statistik eine Kennzahl zur Beurteilung der Anpassungsgüte einer Regression – beispielsweise, um zu bewerten, wie gut Messwerte zu einem Modell passen. Das Bestimmtheitsmaß beruht auf der Quadratsummenzerlegung, bei der die totale Quadratsumme in die (durch das Regressionsmodell) erklärte Quadratsumme und in die Residuenquadratsumme zerlegt wird.
rdf:langString
In statistics, the coefficient of determination, denoted R2 or r2 and pronounced "R squared", is the proportion of the variation in the dependent variable that is predictable from the independent variable(s). It is a statistic used in the context of statistical models whose main purpose is either the prediction of future outcomes or the testing of hypotheses, on the basis of other related information. It provides a measure of how well observed outcomes are replicated by the model, based on the proportion of total variation of outcomes explained by the model.
rdf:langString
En estadística, el coeficiente de determinación, denominado R² (se pronuncia R cuadrado), es un estadístico usado en el contexto de un modelo estadístico cuyo principal propósito es predecir futuros resultados o probar una hipótesis. El coeficiente determina la calidad del modelo para replicar los resultados, y la proporción de variación de los resultados que puede explicarse por el modelo.
rdf:langString
Współczynnik determinacji R² – jedna z miar jakości dopasowania modelu do danych uczących. Jego dopełnieniem jest współczynnik zbieżności, Występuje obecnie w wielu wariantach stosujących różnorodne poprawki. Jego pierwotne opracowanie przypisuje się m.in. publikacji Sewalla Wrighta z 1921, która opiera się z kolei m.in. na artykule K. Pearsona z 1897.
rdf:langString
Коефіцієнт детермінації (позначається як R2 — R-квадрат) — статистичний показник, що використовується в статистичних моделях як міра залежності варіації залежної змінної від варіації незалежних змінних. Іншими словами, чисельно показує, яка частина варіації залежної змінної пояснена моделлю. Вказує, наскільки отримані спостереження підтверджують модель.
rdf:langString
rdf:langString
معامل التحديد
rdf:langString
Koeficient determinace
rdf:langString
Bestimmtheitsmaß
rdf:langString
Coeficiente de determinación
rdf:langString
Coefficient of determination
rdf:langString
Mugatze-koefiziente
rdf:langString
Coefficiente di determinazione
rdf:langString
Coefficient de détermination
rdf:langString
결정계수
rdf:langString
決定係数
rdf:langString
Determinatiecoëfficiënt
rdf:langString
Współczynnik determinacji
rdf:langString
Coeficiente de determinação
rdf:langString
Коэффициент детерминации
rdf:langString
决定系数
rdf:langString
Коефіцієнт детермінації
xsd:integer
1500869
xsd:integer
1121883921
rdf:langString
في الإحصاء، يشير معامل التحديد، الذي يرمز له بـ R 2 أو r 2 أو "R squared"، إلى نسبة التباين في المتغير التابع الذي يمكن التنبؤ به من خلال المتغير (أو المتغيرات) المستقلة. وهو يستخدم في النماذج الإحصائية التي يكون هدفها الرئيسي التنبؤ بالنتائج المستقبلية أو اختبار الفرضيات، على أساس المعلومات الأخرى ذات الصلة. يوفر معامل التحديد مقياسًا لمدى تكرار النتائج التي تمت ملاحظتها في النموذج، استنادًا إلى نسبة التباين الكلي للنتائج التي أوضحها النموذج. هناك العديد من التعريفات لـ R 2 التي تبدو متطابقة في بعض الأحيان. إحدى هذه التعاريف هي تلك التي تعود للانحدار الخطي البسيط حيث يتم استخدام r 2 بدلاً من R 2. عندما يتم تضمين التقاطع في الانحدار الخطي، فإن r 2 هو ببساطة مربع معامل ارتباط العينة (أي، r ) بين النتائج المرصودة والقيم التي تم التنبؤ بها. إذا تم تضمين نماذج انحدار إضافية، فإن R 2 سيكون مربع معامل الارتباط المتعدد. وفي كلتا الحالتين، يتراوح معامل التحديد عادة من 0 إلى 1.
rdf:langString
Koeficient determinace, běžně označovaný („R kvadrát“), je v matematické statistice míra kvality regresního modelu, která ve své základní podobě vyjadřuje, jaký podíl variability závisle proměnné model vysvětluje. Koeficient determinace může nabývat hodnoty maximálně 1 (nebo vyjádřeno v procentech 100 %), což znamená dokonalou predikci hodnot závisle proměnné. Naopak hodnota 0 (resp. 0 %) znamená, že model nepřináší pro poznání závisle proměnné žádnou informaci, je zcela neužitečný. Koeficient determinace lineárního regresního modelu se obvykle definuje jako jedna minus podíl rozptylu chyb (tj. rozdílů mezi predikcemi modelu a skutečnými hodnotami nezávisle proměnné) a rozptylu nezávisle proměnné. To vede na definiční rovnici , kde je suma čtverců chyb (residuí), suma kvadratických odchylek závisle proměnné od její střední hodnoty a je regresní odhad -tého pozorování. Koeficient determinace má za těchto okolností zároveň význam čtverce Pearsonova korelačního koeficientu mezi pozorovanými a modelem odhadnutými hodnotami závisle proměnné. Koeficient determinace má tendenci růst s počtem nezávisle proměnných v regresním modelu, i když tyto přidávané proměnné nenesou žádnou novou informaci o závisle proměnné. Aby se tomuto umělému nárůstu předešlo, navrhl adjustovaný koeficient determinace , který opravuje odhadovanou inflaci původního koeficientu determinace a počítá se podle vzorce , kde je počet pozorování v souboru a počet proměnných v modelu. může vyjít i menší než nula. Postupů pro adjustaci koeficientu determinace je nicméně velké množství, určených pro různé druhy zobecnění kvality predikce.
rdf:langString
Das Bestimmtheitsmaß, auch Determinationskoeffizient (von lateinisch determinatio „Abgrenzung, Bestimmung“ bzw. determinare „eingrenzen“, „festlegen“, „bestimmen“ und coefficere „mitwirken“), bezeichnet mit , ist in der Statistik eine Kennzahl zur Beurteilung der Anpassungsgüte einer Regression – beispielsweise, um zu bewerten, wie gut Messwerte zu einem Modell passen. Das Bestimmtheitsmaß beruht auf der Quadratsummenzerlegung, bei der die totale Quadratsumme in die (durch das Regressionsmodell) erklärte Quadratsumme und in die Residuenquadratsumme zerlegt wird. In der einfachen und multiplen linearen Regression ist das Bestimmtheitsmaß definiert als „der Anteil der durch die Regression erklärten Quadratsumme an der zu erklärenden totalen Quadratsumme“ und gibt an, wie viel Streuung in den Daten durch ein vorliegendes lineares Regressionsmodell „erklärt“ werden kann. Das Bestimmtheitsmaß entspricht bei der einfachen linearen Regression und der multiplen linearen Regression genau dem . Ansonsten existieren unterschiedliche Definitionen, wie zum Beispiel bei den Pseudo-Bestimmtheitsmaßen. Das Bestimmtheitsmaß steht in enger Beziehung zu weiteren Modellgütemaßen zur Prüfung der Regressionsfunktion, wie z. B. zum Standardfehler der Regression und zur .Weil das Bestimmtheitsmaß durch die Aufnahme zusätzlicher Variablen wächst und die Gefahr der Überanpassung besteht, wird für praktische Anwendungen meist das adjustierte Bestimmtheitsmaß verwendet. Das adjustierte Bestimmtheitsmaß „bestraft“ im Gegensatz zum unadjustierten Bestimmtheitsmaß die Aufnahme jeder neu hinzugenommenen erklärenden Variable. Obwohl das Bestimmtheitsmaß die am häufigsten benutzte Kennzahl ist, um die globale Anpassungsgüte einer Regression zu quantifizieren, wird es oft , auch da bei einer Regression durch den Ursprung zahlreiche alternative Definitionen des Bestimmtheitsmaßes nicht äquivalent sind. Das Bestimmtheitsmaß ist ein reines Zusammenhangsmaß. So ist es nicht möglich, das Bestimmtheitsmaß zu verwenden, um einen direkten kausalen Zusammenhang zwischen den Variablen nachzuweisen. Außerdem zeigt das Bestimmtheitsmaß nur die Größe des Zusammenhangs zwischen den Variablen, aber nicht, ob dieser Zusammenhang statistisch signifikant ist.
rdf:langString
In statistics, the coefficient of determination, denoted R2 or r2 and pronounced "R squared", is the proportion of the variation in the dependent variable that is predictable from the independent variable(s). It is a statistic used in the context of statistical models whose main purpose is either the prediction of future outcomes or the testing of hypotheses, on the basis of other related information. It provides a measure of how well observed outcomes are replicated by the model, based on the proportion of total variation of outcomes explained by the model. There are several definitions of R2 that are only sometimes equivalent. One class of such cases includes that of simple linear regression where r2 is used instead of R2. When only an intercept is included, then r2 is simply the square of the sample correlation coefficient (i.e., r) between the observed outcomes and the observed predictor values. If additional regressors are included, R2 is the square of the coefficient of multiple correlation. In both such cases, the coefficient of determination normally ranges from 0 to 1. There are cases where R2 can yield negative values. This can arise when the predictions that are being compared to the corresponding outcomes have not been derived from a model-fitting procedure using those data. Even if a model-fitting procedure has been used, R2 may still be negative, for example when linear regression is conducted without including an intercept, or when a non-linear function is used to fit the data. In cases where negative values arise, the mean of the data provides a better fit to the outcomes than do the fitted function values, according to this particular criterion. The coefficient of determination can be more (intuitively) informative than MAE, MAPE, MSE, and RMSE in regression analysis evaluation, as the former can be expressed as a percentage, whereas the latter measures have arbitrary ranges. It also proved more robust for poor fits compared to SMAPE on the test datasets in the article. When evaluating the goodness-of-fit of simulated (Ypred) vs. measured (Yobs) values, it is not appropriate to base this on the R2 of the linear regression (i.e., Yobs= m·Ypred + b). The R2 quantifies the degree of any linear correlation between Yobs and Ypred, while for the goodness-of-fit evaluation only one specific linear correlation should be taken into consideration: Yobs = 1·Ypred + 0 (i.e., the 1:1 line).
rdf:langString
En estadística, el coeficiente de determinación, denominado R² (se pronuncia R cuadrado), es un estadístico usado en el contexto de un modelo estadístico cuyo principal propósito es predecir futuros resultados o probar una hipótesis. El coeficiente determina la calidad del modelo para replicar los resultados, y la proporción de variación de los resultados que puede explicarse por el modelo. Hay varias definiciones diferentes para R² que son algunas veces equivalentes. Las más comunes se refieren a la regresión lineal. En este caso, el R² es simplemente el cuadrado del coeficiente de correlación de Pearson, lo cual es sólo cierto para la regresión lineal simple. Si existen varios resultados para una única variable, es decir, para una X existe una Y, Z... el «coeficiente de determinación» resulta del cuadrado del coeficiente de determinación múltiple. En ambos casos el R² adquiere valores entre 0 y 1. Existen casos dentro de la definición computacional de R² donde este valor puede tomar valores negativos.
rdf:langString
Estatistikan, R2 mugatze-koefizientea erregresio eredu batean datuei doitutako lerroaren egokitasun maila neurtzeko erabiltzen den koefiziente bat da, doikuntzaren egokitasunerako neurri bat alegia, azaldu nahi den aldagairen bariantza zein proportziotan azaltzen den adierazten duena. [0,1] tarteko balioak hartzen ditu eta 1etik zenbat eta gertuago, doitutako lerroa orduan eta egokiagoa da.
rdf:langString
En statistique, le coefficient de détermination linéaire de Pearson, noté R2 ou r2, est une mesure de la qualité de la prédiction d'une régression linéaire. Il est défini par[réf. nécessaire] : où n est le nombre de mesures, la valeur de la mesure no i, la valeur prédite correspondante et la moyenne des mesures.
rdf:langString
In statistica, il coefficiente di determinazione, più comunemente R2, è un indice che misura il legame tra la variabilità dei dati e la correttezza del modello statistico utilizzato. Intuitivamente, esso è legato alla frazione della varianza non spiegata dal modello.
rdf:langString
통계학에서 결정계수(決定係數, 영어: coefficient of determination)는 추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 재는 척도이다. 반응 변수의 변동량 중에서 적용한 모형으로 설명가능한 부분의 비율을 가리킨다. 결정계수의 통상적인 기호는 표본에서 이 그리고 모집단에서는 이 사용된다. 일반적으로 모형의 설명력으로 해석되지만 모형에 설명 변수가 들어갈수록 증가하기 때문에 해석에 주의해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가 제시되었다. 결정계수의 값은 0에서 1사이에 있으며, 종속변인과 독립변인 사이에 상관관계가 높을수록 1에 가까워진다. 즉, 결정계수가 0에 가까운 값을 가지는 회귀모형은 유용성이 낮은 반면, 결정계수의 값이 클수록 회귀모형의 유용성이 높다고 할 수 있다.
rdf:langString
In de statistiek is een determinatiecoëfficiënt, veelal aangeduid met , een maat voor het deel van de dat wordt verklaard door het statistisch model. Er bestaan verschillende definities voor een determinatiecoëfficiënt. In het geval van lineaire regressie is er een eenduidige definitie. Bij enkelvoudige lineaire regressie is de determinatiecoëfficiënt gelijk aan het kwadraat van de multipele correlatiecoëfficiënt.
rdf:langString
決定係数（けっていけいすう、（英: coefficient of determination、R2）は、統計学において、独立変数（説明変数）が従属変数（目的変数）のどれくらいを説明できるかを表す値である。寄与率と呼ばれることもある。標本値から求めた回帰方程式（モデル）のあてはまりの良さの尺度として利用される。
rdf:langString
Współczynnik determinacji R² – jedna z miar jakości dopasowania modelu do danych uczących. Jego dopełnieniem jest współczynnik zbieżności, Występuje obecnie w wielu wariantach stosujących różnorodne poprawki. Jego pierwotne opracowanie przypisuje się m.in. publikacji Sewalla Wrighta z 1921, która opiera się z kolei m.in. na artykule K. Pearsona z 1897. Obecnie, współczynnik determinacji wykorzystuje się głównie w celach pomocniczych. Lepszymi narzędziami do tego celu są np. kryteria informacyjne AIC, BIC, czy sprawdzian krzyżowy. Już Wright nie przedstawiał R² jako wyczerpującej miary dopasowania modelu do badanego zjawiska, szczególnie nie w sensie wyjaśnienia przyczynowego. Współczynnik determinacji opisuje jedynie oszacowaną na podstawie próby macierz wielokrotnej korelacji obecnych w modelu zmiennych, przy założeniu prawdziwości modelu. Ignoruje dopasowanie modelu do danych spoza próby, oraz problem pominiętych zmiennych. Maksymalizacja tej miary prowadzi do nadmiernego dopasowania modelu do danych uczących. Schmueli uznaje w tym kontekście tradycję opisywania korelacji zmiennych jako ich wzajemnego wyjaśniania lub determinacji – co może sugerować wytłumaczenie przyczynowe – za szczególnie zwodniczą.
rdf:langString
O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajuste de um modelo estatístico linear generalizado, como a regressão linear simples ou múltipla, aos valores observados de uma variável aleatória. O R² varia entre 0 e 1, por vezes sendo expresso em termos percentuais. Nesse caso, expressa a quantidade da variância dos dados que é explicada pelo modelo linear. Assim, quanto maior o R², mais explicativo é o modelo linear, ou seja, melhor ele se ajusta à amostra. Por exemplo, um R² = 0,8234 significa que o modelo linear explica 82,34% da variância da variável dependente a partir do regressores (variáveis independentes) incluídas naquele modelo linear.
rdf:langString
Коэффициент детерминации ( — R-квадрат) — это доля дисперсии зависимой переменной, объясняемая рассматриваемой моделью зависимости, то есть объясняющими переменными. Более точно — это единица минус доля необъяснённой дисперсии (дисперсии случайной ошибки модели, или условной по факторам дисперсии зависимой переменной) в дисперсии зависимой переменной. Его рассматривают как универсальную меру зависимости одной случайной величины от множества других. В частном случае линейной зависимости является квадратом так называемого множественного коэффициента корреляции между зависимой переменной и объясняющими переменными. В частности, для модели парной линейной регрессии коэффициент детерминации равен квадрату обычного коэффициента корреляции между y и x.
rdf:langString
决定系数，或稱判定系数（英語：Coefficient of determination，记为R2或r2），在统计学中用于度量應變數的变异中可由自变量解释部分所占的比例，以此来判断迴歸模型的解释力。 对于简单线性回归而言，决定系数为样本相关系数的平方。当加入其他回归自变量后，决定系数相应地变为多重相关系数的平方。 假设一数据集包括y1,...,yn共n个观察值，相对应的模型预测值分别为f1,...,fn。定义残差ei = yi − fi，平均观察值为 于是可以得到总平方和 残差平方和 由此，决定系数可定义为
rdf:langString
Коефіцієнт детермінації (позначається як R2 — R-квадрат) — статистичний показник, що використовується в статистичних моделях як міра залежності варіації залежної змінної від варіації незалежних змінних. Іншими словами, чисельно показує, яка частина варіації залежної змінної пояснена моделлю. Вказує, наскільки отримані спостереження підтверджують модель. В умовах класичної лінійної множинної регресії, коефіцієнт приймає значення від 0 до 1. Вважається, що чим ближче коефіцієнт до 1, тим кращою є модель. Коефіцієнт детермінації росте із кожним вступуючим до моделі предиктором (незалежною змінною). Однак, це зовсім не обов'язково зазначує перевагу моделі із більшим числом предикторів над моделлю із меншим числом предикторів. Тому, коефіцієнт детермінації має використовуватися лише як одна із метрик для посудження вірності моделі.
xsd:nonNegativeInteger
40665
