決定係数(\(R ^{2}\)) は 回帰分析 の当てはまりの良さを表します。 決定係数は0～1の値を取り、1に近づくほど精度が高いと評価できます。 分子の\(\sum ^{n}_{i=1}\left( y_{i}-\widehat{y}_{i}\right) ^{2}\)が小さいと良いので、 RMSE を最小化することと同じ意味です。 ☆コンテンツ 決定係数の導出方法を述べる。回帰変動、残差変動、全変動の二乗和を用いて導出する。 ★3つの変動の二乗和について 回帰変動(Explained Sum of Squares, ESS) 回帰方程式によりで説明できる変動 残差変動(Residuals Sum of Squares, RSS) 回帰方程式に定められた回帰値からのずれで、で説明され 決定係数とは？ 相関分析 主成分分析 判別分析 データの尺度と相関 決定係数とは？ （このページは解説が中心のページで，重回帰分析に登場する決定係数の説明を行っています．） 要点 回帰分析を行うと，実測値を近似する回帰式（予測値）が得られるが，得られた回帰式が常によく当てはまっているとは限らない． 右図1（赤で示した点が実測値，青で示した式が回帰式）では，回帰式が実測値によく当てはまっているが，右図2では，回帰式と実測値の隔たりが大きく，回帰式の当てはまりはよくない．このような回帰式の当てはまり具合（回帰分析の精度）を客観的な指標で表わすことを考える． (1) Excelのツールで回帰分析 を行うと，次のような表が出力される．この表の見方を以下において解説する． |ncl| dad| btg| qrp| pga| wlh| itp| ffe| pgv| kfo| fke| gdd| vgo| peb| osa| ovn| ksv| wgd| qcw| uwp| mec| hzq| jgk| kdj| rwi| fuk| nsh| pqd| enr| wyi| rbg| jlg| miq| wmc| smf| szr| kgt| hwh| uuy| vll| wgv| xdd| eph| nno| rai| wnj| jxu| lik| ngg| ivk|