R-square<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />만약 우리가 와이 (연속) 다른 메트릭으로 예측할 수 있음 ( X1, X2, X3 모든 연속).
우리는 31 개의 행을 가진 테이블을 가지며, 각 행은 X1, X2, X3 & Y에 관한 데이터를 포함합니다.
우리는 Y에 대한 입력으로 사용해야하는 메트릭스가 무엇인지 알아 내야합니다. Y의 변형의 최소 81 %를 차지하고 싶습니다.
우리는 모델을 적합하게하고 "적합성 요약"을 보았습니다. 그러나 0.9의 R-square를 볼 수 있습니다. 그러나 전체 모델 X1, X2 및 X3 전부 .
각 측정 항목에 대한 Y의 변동 비율을 확인하려면 어떻게해야합니까? 갈라져 참으로> 81 %인지 확인하십시오. 모델을 3 번 별도로 맞춰야할까요?
즉
1 성 X1로 시간 Y를 확인하고 R-square를 확인하십시오.
2 nd X2로 시간 Y를 확인하고 R-square를 확인하십시오.
삼 rd X3으로 시간 Y를 확인하고 R-square를 확인하십시오.
그렇게하면 다음과 같이됩니다.
X1-0.83의 경우 R- 스퀘어
X2-0.82에 대한 R-square
X3-0.09 용 R-square
X1과 X2를 사용할 수 있다는 것을 의미합니까? 갈라져 Y에 대한 입력 값으로 사용하고 Y에서 변동의 필요한 %를 계산합니다. 이것이 올바른 분석 및 진술인가?
감사
라몬 바머
다시 : R- 평방대단히 감사합니다 !!
다시 : R- 평방안녕하세요 램덤 54 ,
당신이 올바른지; 귀하의 결과에 따르면, X1과 X2는 샘플 데이터에서 81 % 이상의 차이를 개별적으로 차지하므로 둘 중 하나가 입력으로 후보가 될 수 있습니다. 그러나 샘플 R ^ 2는 모든 샘플 견적과 마찬가지로 샘플링 오류가 있으므로 모집단에서 차지하는 분산의 진정한 비율은 더 많거나 적을 수 있습니다. 그러므로, 당신의 의견에 의해 설명 된 분산의 비율이 인구에서 0.81을 초과한다는 증거를 가지고 있다는 것이 중요하다면, 추정치 주위에 신뢰 구간을 두어 신뢰 구간의 하한이 ' t는 0.81 이하이다. JMP Pro를 사용하는 경우, 부트 스트랩 당신의 표본의 크기를 감안할 때 좋은 접근법이 될 것입니다. 대안으로, 계산은 직설적이며 (일반적인 매개 변수적인 가정을 고려할 때), 온라인 통계 계산기 그것은 간단한 입력 (표본 크기, 관측 된 R ^ 2, 예측 자의 수)을 취할 것입니다. 샘플을 사용하면 X의 R ^ 2에 대한 95 % 경계가 X1로 회귀하여 ~ 0.72 ≤ R2 ≤ 0.93이됩니다.
이게 도움이 되길 바란다!
줄리안
