współczynnik korelacji jest wartością „R”, która jest podana w tabeli sumarycznej na wyjściu regresji. Kwadrat R nazywany jest również współczynnikiem determinacji. Pomnóż R razy R, aby uzyskać wartość kwadratową R. Innymi słowy współczynnik determinacji jest kwadratem współczynnika korelacji.
R kwadrat lub coeff., oznaczanie pokazuje procentową zmienność w y, która jest wyjaśniona przez wszystkie zmienne x razem. Im wyżej, tym lepiej. Jest zawsze pomiędzy 0 a 1. Nigdy nie może być ujemna-ponieważ jest kwadratową wartością.
łatwo jest wyjaśnić kwadrat R w kategoriach regresji. Nie jest tak łatwo wyjaśnić R w kategoriach regresji.
współczynnik korelacji: jest stopniem zależności między dwiema zmiennymi X i y. może wynosić od -1 do 1. 1 wskazuje, że obie zmienne poruszają się jednolicie. Rosną i opadają razem i mają doskonałą korelację., -1 oznacza, że dwie zmienne są w doskonałych przeciwieństwach. Jeden idzie w górę, a drugi w dół, w doskonały negatywny sposób. Dowolne dwie zmienne w tym wszechświecie można argumentować, że mają wartość korelacji. Jeśli nie są one skorelowane, można jeszcze obliczyć wartość korelacji, która wynosiłaby 0. Wartość korelacji zawsze mieści się w przedziale od -1 do 1 (przechodząc przez 0 – co oznacza brak korelacji – całkowicie niezwiązany). Korelacja może być słusznie wyjaśniona dla prostej regresji liniowej – ponieważ masz tylko jedną zmienną x i jedną zmienną Y., Dla wielokrotnej regresji liniowej R jest obliczane, ale wtedy jest to trudne do wyjaśnienia, ponieważ mamy tu wiele zmiennych. Dlatego kwadrat R jest lepszym określeniem. Możesz wyjaśnić kwadrat R zarówno dla prostych regresji liniowych, jak i dla wielu regresji liniowych.