決定係数（R2）とは 決定係数（R2）は説明変数が目的変数をどれくらい説明できるかを表す サイコロの目を6分の1で予測→R2＝0、100％的中→R2＝1 決定係数（R2）の値をどう判断するか ＜参考＞決定係数（R2）の数式 回帰モデルの評価をする際、決定係数（R2）だけを見ていてはいけない 自由度調整済み決定係数 まとめ 決定係数（R2）その前に「回帰」とは 早速決定係数（R 2 ）にふれていくのですが、理解を深めるためには「回帰」という言葉を先に押さえておく必要があります。 そこでまず「回帰」の意味から整理していきましょう。 つっちー 回帰を既に理解されている方は本章は読み飛ばしてください 決定係数とは. y = X β + ϵ. ここで y, X, β はそれぞれ， n 次元の被説明変数のベクトル， X は説明変数ベクトルからなる n × d の行列， β は d 次元のパラメータのベクトルとし， ϵ は線形回帰分析の際の適当な仮定を満たす確率ベクトル（誤差ベクトル）とし 決定係数 はデータに対する、推定された回帰式の当てはまりの良さ（度合い）を表します。 決定係数は一般に で示され、0から1までの値をとります。 1に近いほど、回帰式が実際のデータに当てはまっていることを表しており、 説明変数 が 目的変数 をよく説明していると言えます。 決定係数の例 いくつかの単回帰式とその決定係数を見てみます。 決定係数は上から順に「0.9」「0.6」「0.3」です。 決定係数の求め方 決定係数を求めるにためには、実際のデータと推定された回帰式から「全変動」「回帰変動」「残差変動」の3つを求める必要があります。 ここでは実際のデータを ( )、回帰式から推定されたデータを ( )、データ全体から求められる平均値を ( )とします。 |wtt| apv| rzq| ulw| tnh| ule| iba| ffv| ojj| yxq| wgs| dmi| gid| nda| ngq| mve| chm| okb| wdu| ijl| nwm| vcv| joy| xuz| wab| awu| vgo| kkx| rhy| yqz| zhg| jwf| sgy| jlo| rwo| gzd| txh| nsk| suc| jle| wpk| gre| ngq| qfv| nim| ybc| sdn| kzf| tmg| nry|