Colección de citas famosas - Colección de consignas - ¿Cuál es la diferencia entre coeficiente de determinación y coeficiente de correlación?

¿Cuál es la diferencia entre coeficiente de determinación y coeficiente de correlación?

El coeficiente de determinación es la segunda potencia del coeficiente de correlación. Por lo tanto, el coeficiente de correlación también se puede calcular en función del coeficiente determinado tomando la raíz cuadrada del coeficiente determinado. En cuanto al signo de la raíz cuadrada, toma el mismo signo que la pendiente b de la ecuación de regresión. Es precisamente debido a la existencia de tal relación que r? se utiliza como símbolo del coeficiente decisivo sin utilizar otras letras.

La importancia del coeficiente de determinación: cuanto mayor es la bondad de ajuste, mayor es el grado de explicación de la variable independiente sobre la variable dependiente, y el cambio provocado por la variable independiente representa un mayor porcentaje del cambio total. Los puntos de observación son más densos cerca de la línea de regresión.

El significado de coeficiente de correlación: indicador estadístico utilizado para reflejar la cercanía de la correlación entre variables. Calculado según el método de diferencia de productos, también se basa en la desviación de las dos variables de sus respectivos valores promedio y refleja el grado de correlación entre las dos variables multiplicando las dos desviaciones centrándose en el coeficiente de correlación lineal simple;

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El coeficiente de correlación tiene una deficiencia obvia, es decir, el grado en que se acerca a 1 está relacionado con el número de grupos de datos n, lo que fácilmente le da a las personas una ilusión. Debido a que cuando n es pequeño, la fluctuación del coeficiente de correlación es grande y es fácil que el valor absoluto del coeficiente de correlación esté cerca de 1 para algunas muestras cuando n es grande, el valor absoluto del coeficiente de correlación es fácil de acercar; ser pequeño. Especialmente cuando n=2, el valor absoluto del coeficiente de correlación es siempre 1.

Por lo tanto, cuando el tamaño de la muestra n es pequeño, no es apropiado que juzguemos que existe una estrecha relación lineal entre las variables xey simplemente basándonos en el gran coeficiente de correlación.

El coeficiente de determinación sólo explica la influencia conjunta de todas las variables explicativas incluidas en el modelo sobre la variable dependiente, pero no indica la influencia de una única variable explicativa en el modelo.

Enciclopedia Baidu - Coeficiente de determinación

Enciclopedia Baidu - Coeficiente de determinación

Enciclopedia Baidu - Coeficiente de correlación