疎外係数計算機

疎外係数計算機は、 分散 統計モデル内の独立変数では説明できない従属変数の差異。これは決定係数 (R²) を補完する指標であり、説明できない差異のレベルに関する洞察を提供し、予測モデルの限界を明確に示します。

この計算機は、モデルの長所と短所を理解したい研究者、データ アナリスト、統計学者にとって不可欠です。説明できない差異を定量化することで、モデルの改善や改良が必要な領域を特定するのに役立ちます。

疎外係数の計算式

疎外係数は次の式を使用して計算されます。

どこ：

• R²: 決定係数。独立変数によって説明される従属変数の分散の割合を表します。

解釈：

• 値= 0: すべての分散が説明され、完璧なモデルであることを示しています。
• 値= 1: 差異は説明されず、関係がないことを示しています。
• 0から1までの値: 説明できない分散の割合を表します。値が高いほどモデルが弱いことを示します。

疎外係数は、予測を評価するための簡単で価値のある指標です。 電力 統計モデルの。

すぐに使える参照表

以下の表は、一般的な R² 値とそれに対応する疎外係数の概要を示しています。

R²値	疎外係数	解釈
0.9	0.1	非常に強い関係
0.8	0.2	強い関係
0.5	0.5	適度な関係
0.3	0.7	弱い関係
0.1	0.9	非常に弱い、または無視できる関係

この表は、R² と疎外係数に基づいてモデルのパフォーマンスを評価するためのクイックリファレンスとして役立ちます。

疎外係数計算機の例

R² 値が 0.75 のモデルの疎外係数を計算してみましょう。

ステップ 1: 式を適用する

疎外係数 = 1 – R²
疎外係数 = 1 – 0.75

ステップ 2: 計算を実行する

疎外係数 = 0.25

解釈

このモデルは従属変数の分散の 75% を説明しますが、分散の 25% は説明できません。これは、モデルがかなり強力であることを示していますが、改善の余地があることを浮き彫りにしています。

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