Excel တွင် ချိန်ညှိထားသော r-squared တွက်ချက်နည်း

R-squared ၊ မကြာခဏရေးထားသော ^R2 သည် linear regression model တွင် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်များမှ ရှင်းပြနိုင်သော တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် ၏ ကွဲလွဲမှုအချိုးအစားဖြစ်သည်။

R နှစ်ထပ်ကိန်း၏တန်ဖိုးသည် 0 မှ 1 အထိရှိနိုင်ပါသည်။ 0 တန်ဖိုးတစ်ခုသည် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်မှ ရှင်းပြခြင်းမပြုနိုင်သော်လည်း 1 တန်ဖိုးက တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်က ရှင်းပြနိုင်သည်ဟု ညွှန်ပြနေပါသည်။ ခန့်မှန်းသူမှ အမှားအယွင်းမရှိ စုံလင်စွာ ရှင်းပြပါသည်။ ကိန်းရှင်များ။

Adjusted R-squared သည် regression model ရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းသူအရေအတွက်အတွက် ချိန်ညှိပေးသော R-squared ၏ မွမ်းမံထားသောဗားရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

ချိန်ညှိထားသော R ² = 1 – [(1-R ² )*(n-1)/(nk-1)]

ရွှေ-

• R ² : မော်ဒယ်၏ R ²
• n : လေ့လာတွေ့ရှိချက်အရေအတွက်
• k : ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် အရေအတွက်

^{R2 သည်} မော်ဒယ်တစ်ခုသို့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းထည့်လိုက်သည်နှင့်အမျှ အမြဲတမ်းတိုးလာသောကြောင့်၊ ချိန်ညှိထားသော ^{R2 သည်} မော်ဒယ်တစ်ခုအတွက် မည်မျှအသုံးဝင်သည်ကို ပြောပြသည့် မက်ထရစ်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး မော်ဒယ်တစ်ခုအတွင်းရှိ ခန့်မှန်းသူအရေအတွက်အပေါ် မူတည်၍ ချိန်ညှိနိုင်သည် ။

ဤသင်ခန်းစာသည် R ရှိ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံအတွက် ချိန်ညှိထားသော ^{R2 ကို} တွက်ချက်နည်း အဆင့်ဆင့် ဥပမာကို ပေးပါသည်။

အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။

ဤဥပမာအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသောကျောင်းသား 12 ဦးအတွက် အောက်ပါ variable များပါရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးပါမည်။

• စာမေးပွဲရလဒ်
• နာရီပေါင်းများစွာ စာသင်ခဲ့ရသည်။
• လက်ရှိအတန်း

အဆင့် 2- ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို အံကိုက်လုပ်ပါ။

ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် နှင့် စာသင်ချိန် နှင့် လက်ရှိအဆင့်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များအဖြစ် စာမေးပွဲရမှတ်ကို အသုံးပြု၍ များစွာသောမျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှု ပုံစံကို ဖြည့်သွင်းပါမည်။

ဤပုံစံကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်အတွက် ထိပ်ဖဲကြိုးတစ်လျှောက်ရှိ ဒေတာ တက်ဘ်ကို နှိပ်ပါ၊ ထို့နောက် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို နှိပ်ပါ။

ဤရွေးချယ်ခွင့်ကို မရရှိနိုင်ပါက၊ Data Analysis ToolPak ကို ဦးစွာ စတင်ရပါ မည်။

ပေါ်လာသောဝင်းဒိုးတွင်၊ Regression ကို ရွေးချယ်ပါ။ ပေါ်လာသည့်ဝင်းဒိုးအသစ်တွင်၊ အောက်ပါအချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ပါ-

OK ကိုနှိပ်လိုက်သည်နှင့် regression model output ပေါ်လာပါမည်။

အဆင့် 3- ချိန်ညှိထားသော R-squared ကို အဓိပါယ်ဖွင့်ပါ။

regression model ၏ ချိန်ညှိထားသော R-squared သည် ချိန်ညှိထားသော R-squared ဘေးရှိ နံပါတ်ဖြစ်သည် ။

ဤမော်ဒယ်အတွက် ချိန်ညှိထားသော R-squared သည် 0.946019 ဖြစ်သွားသည်။

ဤတန်ဖိုးသည် အလွန်မြင့်မားပြီး၊ လေ့လာမှုနာရီများ နှင့် လက်ရှိအဆင့် ခန့်မှန်းပေးသူ ကိန်းရှင်များသည် စာမေးပွဲရမှတ်ကို ခန့်မှန်းရာတွင် ကောင်းမွန်သောအလုပ်ဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

ကောင်းသော R-squared တန်ဖိုးဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
R ဖြင့် ချိန်ညှိထားသော R-squared တွက်ချက်နည်း
Python တွင် ချိန်ညှိထားသော R-squared တွက်ချက်နည်း