Ano ang kaugnayan sa pagitan ng R-Squared at ang ugnayan koepisyent ng isang modelo?

Sagot:

Tingnan ito. Credit sa Gaurav Bansal.

Paliwanag:

Sinusubukan kong isipin ang pinakamahusay na paraan upang ipaliwanag ito at ako ay natitisod sa isang pahina na talagang maganda ang trabaho. Gusto kong bigyan ang taong ito ng credit para sa paliwanag. Kung hindi gumagana ang link para sa ilan isinama ko ang ilang impormasyon sa ibaba.

Lamang nakasaad: ang # R ^ 2 # Ang halaga ay lamang ang parisukat ng koepisyent ng ugnayan # R #.

Ang ugnayan koepisyent (# R #) ng isang modelo (sabihin sa mga variable # x # at # y #) ay tumatagal ng mga halaga sa pagitan #-1# at #1#. Inilalarawan nito kung paano # x # at # y # ay may kaugnayan.

Kung # x # at # y # ay perpekto magkasama, pagkatapos ang halaga na ito ay magiging positibo #1#
Kung # x # Nagtataas habang # y # Bumababa nang eksakto sa tapat na paraan, kung gayon ang halaga na ito #-1#
#0# ay isang sitwasyon kung saan walang ugnayan sa pagitan # x # at # y #

Gayunpaman, ito # R # Ang halaga ay kapaki-pakinabang lamang para sa isang simpleng modelo ng linear (isang lamang # x # at # y #). Sa sandaling isaalang-alang namin ang higit sa isang malayang variable (ngayon mayroon kami # x_1 #, # x_2 #, …), napakahirap maintindihan kung ano ang kahulugan ng ugnayan ng koepisyent. Ang pagsubaybay kung saan ang variable na nag-aambag sa kung ano ang kaugnayan ay hindi napakalinaw.

Ito ay kung saan ang # R ^ 2 # ang halaga ay sa pag-play. Ito ay lamang ang parisukat ng koepisyent ng ugnayan. Ito ay tumatagal ng mga halaga sa pagitan #0# at #1#, kung saan malapit ang mga halaga #1# ipahiwatig ang higit na ugnayan (kung positibo o negatibong sang-ayon) at #0# nagpapahiwatig walang ugnayan. Ang isa pang paraan upang isipin ito ay ang praksyonal na pagkakaiba sa dependent variable na resulta ng lahat ng mga independiyenteng variable. Kung ang nakadepende variable ay lubos na nakasalalay sa lahat ng mga independiyenteng mga variable, ang halaga ay malapit sa #1#. Kaya # R ^ 2 # ay mas kapaki-pakinabang dahil maaari itong gamitin upang ilarawan ang mga modelo ng multivariate rin.

Kung nais mo ang isang talakayan sa ilan sa mga mathematical notions na kasangkot sa may kaugnayan sa dalawang halaga, tingnan ito.

Ang susunod na modelo ng sports car ay nagkakahalaga ng 13.8% higit pa sa kasalukuyang modelo. Ang kasalukuyang modelo ay nagkakahalaga ng $ 53,000. Magkano ang pagtaas ng presyo sa dolyar? Ano ang magiging presyo ng susunod na modelo?

$ 60314> $ 53000 "ay kumakatawan sa" 100% "ang orihinal na halaga" 100 + 13.8 = 113.8% = 113.8 / 100 = 1.138 "ang pagtaas ng 1.138 ay nagbibigay ng gastos pagkatapos ng pagtaas" "presyo" = 53000xx1.138 = $ 60314

Ang isang matatag na globo ay lumiligid sa panig ng isang magaspang na pahalang na ibabaw (koepisyent ng kinetic friction = mu) na may bilis ng center = u. Nagtatago ito nang hindi napapanahong may isang maayos na vertical wall sa isang partikular na sandali. Ang koepisyent ng restitusyon ay 1/2?

(3u) / (7mug) Well, habang nagsisikap na malutas ito, maaari nating sabihin na ang dalisay na rolling ay nangyari lamang dahil sa u = omegar (kung saan, ang omega ay angular velocity) Ngunit habang naganap ang banggaan, ang linear ang bilis ay bumababa ngunit sa panahon ng banggaan walang pagbabago ng karahasan ng wakas, kaya kung ang bagong bilis ay v at angular bilis ay omega 'pagkatapos ay kailangan namin upang mahanap pagkatapos ng kung gaano karaming beses dahil sa inilapat panlabas na metalikang kuwintas sa pamamagitan ng frictional na puwersa, ito ay magiging sa dalisay na rolling , ibig sabihin, v = omega'r

Nagbibili ka ng modelo ng iskala ng isang tren. Ang modelo ay nagsasaad na ang scale ay 1 inch 5.4 feet Ang aktwal na taas ng tren ay 13.5 ft. Ano ang taas ng modelo?

Ang taas ng modelo ay 2.5 pulgada. Ang taas ng modelo ay 13.5 / 5.4 = 2.5 inch. [Ans]