Le Coefficient de corrélation est la valeur « R” qui est donnée dans le tableau récapitulatif de la sortie de régression. R carré est également appelé coefficient de détermination. Multipliez R par R pour obtenir la valeur du carré R. En d’autres termes, le Coefficient de détermination est le carré du coefficient de corrélation.
R carré ou coeff., la détermination montre la variation en pourcentage de y qui s’explique par toutes les variables x Ensemble. Plus le mieux. Il est toujours entre 0 et 1. Il ne peut jamais être négatif – car il s’agit d’une valeur au carré.
Il est facile d’expliquer le R carré en termes de régression. Il n’est pas si facile d’expliquer le R en termes de régression.
Coefficient de corrélation: est le degré de relation entre deux variables dites x et Y. Il peut aller entre -1 et 1. 1 indique que les deux variables se déplacent à l’unisson. Ils se lèvent et tombent ensemble et ont corrélation parfaite., -1 signifie que les deux variables sont parfaitement opposées. L’un monte et l’autre descend, en parfait négatif. Deux variables quelconques dans cet univers peuvent être considérées comme ayant une valeur de corrélation. S’ils ne sont pas corrélés, la valeur de corrélation peut toujours être calculée, ce qui serait 0. La valeur de corrélation se situe toujours entre -1 et 1 (passant par 0 – ce qui signifie aucune corrélation – parfaitement non liée). La corrélation peut être expliquée à juste titre pour une régression linéaire simple – car vous n’avez qu’une variable x et une variable Y., Pour la régression linéaire multiple, R est calculé, mais il est difficile à expliquer car nous avons plusieurs variables invovled ici. C’est pourquoi R square est un meilleur terme. Vous pouvez expliquer R carré pour les régressions linéaires simples et aussi pour plusieurs régressions linéaires.