كيفية حساب r-squared في جداول بيانات google

R-squared ، غالبًا ما يُكتب ^r2 ، هو مقياس لمدى ملاءمة نموذج الانحدار الخطي لمجموعة من البيانات.

ومن الناحية الفنية، فإن نسبة التباين في متغير الاستجابة هي التي يمكن تفسيرها بواسطة المتغير المتنبئ.

يمكن أن تتراوح قيمة r ² من 0 إلى 1:

• تشير القيمة 0 إلى أن متغير الاستجابة لا يمكن تفسيره بواسطة متغير التوقع على الإطلاق.
• تشير القيمة 1 إلى أنه يمكن تفسير متغير الاستجابة بشكل مثالي دون أخطاء بواسطة متغير التوقع.

يوضح المثال التالي كيفية حساب R تربيع لمتغيرين في جداول بيانات Google.

مثال: حساب R-squared في جداول بيانات Google

لنفترض أن لدينا البيانات التالية لعدد الساعات المدروسة ودرجة الامتحان التي تم الحصول عليها لـ 20 طالبًا:

لنفترض الآن أننا نريد ملاءمة نموذج انحدار خطي بسيط ، باستخدام “الساعات” كمتغير متوقع و”النتيجة” كمتغير الاستجابة.

للعثور على مربع R لهذا النموذج، يمكننا استخدام وظيفة Google Sheets RSQ() ، والتي تستخدم بناء الجملة التالي:

=RSQ(known_ys،known_xs)

ذهب:

• known_ys: قيم متغير الاستجابة
• known_xs: قيم المتغير المتنبئ

في مثالنا، يمكننا كتابة الصيغة التالية في الخلية D2:

 =RSQ( A2:A21 , B2:B21 )

توضح لقطة الشاشة التالية كيفية استخدام هذه الصيغة عمليًا:

تبين أن قيمة R-squared تبلغ حوالي 0.7273 .

وهذا يعني أن 72.73% من التباين في درجات الامتحان يمكن تفسيره بعدد الساعات المدروسة.

ذات صلة: ما هي قيمة R-squared الجيدة؟

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في جداول بيانات Google:

كيفية العثور على الصف الأنسب في جداول بيانات Google
كيفية إجراء الانحدار الخطي في جداول بيانات Google
كيفية إنشاء توقعات في جداول بيانات Google (مع مثال)