R-squared ကို လက်ဖြင့် တွက်နည်း

စာရင်းဇယားများတွင် R နှစ်ထပ်ကိန်း (R ² ) သည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်က ရှင်းပြနိုင်သည့် တုံ့ပြန်မှုကိန်း ရှင်၏ ကွဲလွဲမှုအချိုးအစားကို တိုင်းတာသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် R နှစ်ထပ်ကိန်းကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြုပါသည်။

R ² = [(nΣxy – (Σx)(Σy)) / (√ nΣx ² -(Σx) ² * √ nΣy ² -(Σy) ² ) ] ²

အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် ပေးထားသော ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံအတွက် R-squared ကို ကိုယ်တိုင် တွက်ချက်နည်းကို ပြသထားသည်။

အဆင့် 1- ဒေတာအတွဲတစ်ခု ဖန်တီးပါ။

ပထမဦးစွာ၊ dataset တစ်ခုဖန်တီးကြပါစို့။

အဆင့် 2- လိုအပ်သော မက်ထရစ်များကို တွက်ချက်ပါ။

ထို့နောက် ^R2 ဖော်မြူလာတွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုလိုသည့် မက်ထရစ်တစ်ခုစီကို တွက်ချက်ကြည့်ကြပါစို့။

အဆင့် 3- R နှစ်ထပ်ကို တွက်ချက်ပါ။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် R ² အတွက် ဖော်မြူလာတွင် မက်ထရစ်တစ်ခုစီကို ပေါင်းစပ်လိုက်ပါမည်။

• R ² = [(nΣxy – (Σx)(Σy)) / (√ nΣx ² -(Σx) ² * √ nΣy ² -(Σy) ² ) ] ²
• R ² = [ (8*(2169)– (72)(223)) / (√ 8*(818)-(72) ² * √ 8*(6447)-(223) ² ) ] ²
• ^R2 = 0.6686

မှတ်ချက်- ဖော်မြူလာရှိ n သည် ဒေတာအတွဲရှိ စောင့်ကြည့်မှုအရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုပြီး ဤဥပမာတွင် n = 8 စောင့်ကြည့်မှုများအဖြစ် ပြောင်းလဲသွားသည်။

x သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်ဖြစ်ပြီး y သည် ဤဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ဖြစ်သည်ဟု ယူဆပါက၊ မော်ဒယ်၏ R-squared သည် 0.6686 ဖြစ်သည်။

variable y တွင် ကွဲလွဲမှု 66.86% ကို variable x ဖြင့် ရှင်းပြနိုင်သည်ဟု ၎င်းကပြောသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Simple Linear Regression နိဒါန်း
Multiple Linear Regression အကြောင်း နိဒါန်း
R နှင့် R-Square- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
ကောင်းသော R-squared တန်ဖိုးဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။