Число, указывающее долю отклонения зависимой переменной, которая предсказуема на основе независимой переменной.
В статистике коэффициент детерминации, обозначаемый как R2 или r22 и выражаемый как R в квадрате, представляет собой число, которое указывает на долю дисперсии зависимой переменной, которая предсказуема на основе независимой переменной (переменных). К одному классу таких случаев относится простая линейная регрессия, в которой вместо R2 используется r2. Когда используется пересечение, то r2 - это просто квадрат коэффициента корреляции выборки (т.е. r) между наблюдаемыми результатами и наблюдаемыми значениями предиктора. Если включены дополнительные регрессоры, то R2 - это квадрат коэффициента множественной корреляции. Статистическая дисперсия дает представление о том, как данные распределяются относительно среднего или ожидаемого значения. В отличие от диапазона, который учитывает только крайние значения, дисперсия учитывает все точки данных и затем определяет их распределение. Каково значение r, указанное для связи между переменными 4 и 9? 2. Опишите корреляцию r = -0,32** словами. Является ли это статистически значимой корреляцией? Аргументируйте свой ответ. 4. Согласно таблице 2, между какими двумя параметрами указан коэффициент корреляции r = 0,15? Опишите эту взаимосвязь. Какова величина эффекта для этой взаимосвязи и какого размера выборка потребуется для выявления этой взаимосвязи в будущих исследованиях? Это означает, что квадрат дисперсии определяется как среднее значение квадратов разности между точками данных и средним значением. Пошаговый расчет. Например, предположим, что вы хотите определить разницу в баллах по тесту. Предположим, что баллы равны 67, 72, 85, 93 и 98. Для других целей см. раздел Дисперсия (устранение неоднозначности). В теории вероятностей и статистике дисперсия - это математическое ожидание квадратичного отклонения случайной величины от ее среднего значения, которое неофициально измеряет, насколько набор (случайных) чисел отличается от своего среднего значения. Дисперсия играет центральную роль в статистике. R Учебное пособие. Дисперсия - это числовая мера того, как значения данных распределяются вокруг среднего значения. В частности, выборочная дисперсия определяется следующим образом: Аналогично, дисперсия популяции определяется в терминах среднего значения популяции μ и размера популяции N: Найдите дисперсию продолжительности извержения в точном наборе данных. Краткое введение в статистику. Различие. Дисперсия - это числовая мера того, как значения данных распределяются вокруг среднего значения. В частности, выборочная дисперсия определяется следующим образом: Аналогично, дисперсия генеральной совокупности определяется в терминах среднего значения по совокупности μ и размера совокупности N: N = количество точек данных. Это означает, что квадрат дисперсии определяется как среднее значение квадратов разности между точками данных и средним значением. Например, предположим, что вы хотите найти дисперсию баллов по тесту. Предположим, что баллы равны 67, 72, 85, 93 и 98. Каково значение r, указанное для взаимосвязи между переменными 4 и 9? 2. Опишите корреляцию r = -0,32** словами. 3. Рассчитайте процент отклонения, объясненный при r = 0,53. 4. Согласно таблице 2, r = 0,15 указан в качестве корреляции между какими двумя элементами?
https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination https://explorable.com/statistical-variance https://brainmass.com/statistics/standard-error/r-value-correlation-and-variance-582377 https://explorable.com/statistical-variance https://en.wikipedia.org/wiki/Variance http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/numerical-measures/variance http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/numerical-measures/variance https://explorable.com/statistical-variance https://brainmass.com/statistics/standard-error/r-value-correlation-and-variance-582377
что такое дисперсия значений r