coeficientul de corelație este valoarea ” R ” care este dată în tabelul sumar din ieșirea de regresie. R pătrat este, de asemenea, numit coeficient de determinare. Înmulțiți r ori R pentru a obține valoarea pătrată R. Cu alte cuvinte, coeficientul de determinare este pătratul Coefficeint de corelație.
R pătrat sau coeff., de determinare arată variație procentuală în y, care se explică prin toate variabilele x împreună. Mai mare cu atât mai bine. Este întotdeauna între 0 și 1. Nu poate fi niciodată negativ – deoarece este o Valoare pătrată.
este ușor de explicat pătratul R în termeni de regresie. Nu este atât de ușor să explici R în termeni de regresie.
coeficientul de corelație: este gradul de relație dintre două variabile spun x și y.se poate merge între -1 și 1. 1 indică faptul că cele două variabile se mișcă la unison. Ele se ridică și cad împreună și au o corelație perfectă., -1 înseamnă că cele două variabile sunt în opuse perfecte. Unul merge în sus și alte merge în jos, în mod negativ perfect. Orice două variabile din acest univers se poate argumenta că au o valoare de corelație. Dacă nu sunt corelate, atunci valoarea corelației poate fi calculată în continuare, care ar fi 0. Valoarea corelației se află întotdeauna între -1 și 1 (trecând prin 0 – ceea ce înseamnă că nu există nicio corelație – perfect nu este legată). Corelația poate fi explicată pe bună dreptate pentru regresia liniară simplă – deoarece aveți doar o variabilă x și una Y., Pentru mai multe regresie liniară R este calculat, dar atunci este dificil de explicat, deoarece avem mai multe variabile invovled aici. Thats de ce R pătrat este un termen mai bun. Puteți explica R pătrat atât pentru regresii liniare simple, cât și pentru regresii liniare multiple.