R2 မှ ဆက်စပ်ကိန်းကို ဘယ်လိုရှာမလဲ။

ရိုးရှင်းသော linear regression model ၏ R နှစ်ထပ်ကိန်း (R ² ) တန်ဖိုး၏ နှစ်ထပ်ကိန်းကို ယူခြင်းဖြင့် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်ကိန်းကို သင်ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်။

ရိုးရှင်းသော linear regression model ၏ ဆက်စပ်ကိန်း = √ R ²

regression model ရှိ slope coefficient ၏ နိမိတ်လက္ခဏာသည် ဆက်စပ်ပေါင်းဖက်သောကိန်းသည် အပေါင်း သို့မဟုတ် အနုတ်ဖြစ်မဖြစ်ကို ပြောပြသည်။

အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် လက်တွေ့တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခု၏ R နှစ်ထပ်ကိန်းတန်ဖိုးမှ ဆက်စပ်ကိန်းကို မည်သို့ရှာဖွေရမည်ကို ပြသထားသည်။

မှတ်ချက် – ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခု၏ R-squared တန်ဖိုးကို အဆုံးအဖြတ်၏ coefficient ဟုခေါ်သည်။

ဥပမာ 1- R ² မှ ဆက်စပ်ကိန်းကို ရှာဖွေခြင်း (လျှောစောက်သည် အပေါင်းလက္ခဏာဖြစ်သောအခါ)

ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်နှင့် စာမေးပွဲရမှတ်များအဖြစ် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အဖြစ် လေ့လာထားသော နာရီများကို အသုံးပြု၍ ရိုးရှင်းသောမျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို ကျွန်ုပ်တို့ အံဝင်ခွင်ကျဆိုပါစို့။

ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်မှ အောက်ပါ output ကို လက်ခံရရှိသည် ဆိုပါစို့။

ချိန်ညှိထားသော ဆုတ်ယုတ်မှုညီမျှခြင်း – စာမေးပွဲရမှတ် = 65.55 + 2.78 (လေ့လာသည့်နာရီ)

ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ R-squared (R ² ) : 0.7845

မော်ဒယ်၏ R-squared တန်ဖိုးသည် စာမေးပွဲရမှတ်များတွင် ကွဲလွဲမှုရာခိုင်နှုန်းကို နာရီပိုင်းဖြင့် ရှင်းပြနိုင်သည်။

ဤဥပမာတွင်၊ လေ့လာထားသောနာရီများသည် စာမေးပွဲရမှတ်များတွင် ကွဲလွဲမှု၏ 78.45% ကို ရှင်းပြနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့နိုင်သည်။

နာရီနှင့် စာမေးပွဲရလဒ်များကြား ဆက်စပ်ကိန်းကို ရှာရန် R ² ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းကို ယူနိုင်သည်။

ဆက်စပ်ကိန်း = √ R ² = √ 0.7845 = 0.8857

regression equation တွင် လေ့လာထားသော နာရီများအတွက် positive ဖြစ်ခြင်း နိမိတ်လက္ခဏာ ၊ ဤ correlation coefficient သည် positive ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် လေ့လာမှုနှင့် စာမေးပွဲရမှတ်အကြား ဆက်စပ်ကိန်းသည် 0.8857 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 2- R ² မှ ဆက်စပ်ကိန်းကို ရှာဖွေခြင်း (လျှောစောက်သည် အနှုတ်ရှိသောအခါ)

ကျွန်ုပ်တို့သည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အဖြစ် အသက် (နှစ်အလိုက်) ကို အသုံးပြု၍ ရိုးရှင်းသော မျဉ်းသားဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို ခန့်မှန်းကိန်းပြောင်းနိုင်သောကိန်းရှင်နှင့် အမြင့်ဆုံးခုံတန်းတင်ဖိခြင်း (ပေါင်အတွက်) ဖြစ်သည်ဆိုပါစို့။

ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်မှ အောက်ပါ output ကို လက်ခံရရှိသည် ဆိုပါစို့။

ချိန်ညှိထားသော ဆုတ်ယုတ်မှုညီမျှခြင်း – အမြင့်ဆုံးခုံတန်းနှိပ်ခြင်း = 240.11 – 1.24 (အသက်)

ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ R နှစ်ထပ်ကိန်း (R ² ) : 0.4773

မော်ဒယ်၏ R-squared တန်ဖိုးသည် peak bench press pounds တွင် ကွဲလွဲမှုရာခိုင်နှုန်းကို အသက်အရွယ်အလိုက် ရှင်းပြနိုင်သည်။

ဤဥပမာတွင်၊ အသက်အရွယ်သည် ခုံတန်းနှိပ်ခြင်း၏ အများဆုံးပမာဏတွင် ကွဲလွဲမှု၏ 47.73% ကို ရှင်းပြနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

အသက်နှင့် max bench press အကြား ဆက်စပ်ကိန်းကို ရှာရန် R ² ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းကို ယူနိုင်သည်။

ဆက်စပ်ကိန်း = √ R ² = √ 0.4773 = 0.6909

ဆုတ်ယုတ်မှုညီမျှခြင်းတွင် အသက်၏နိမိတ်လက္ခဏာသည် အနှုတ်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ဤဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကိန်းဂဏန်းမှာ အနှုတ်ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် အသက်အရွယ်နှင့် အများဆုံးခုံတန်းနှိပ်ခြင်းကြား ဆက်စပ်ကိန်းသည် -0.6909 ဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ဆက်စပ်ကိန်းများအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

အဘယ်အရာကို “ ခိုင်မာသော” ဆက်စပ်မှုဟုယူဆသနည်း။
ဆက်စပ်မှုကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးသင့်လဲ။
Correlation t-test ကို ဘယ်လိုဖြေရမလဲ