Der Korrelationskoeffizient ist der“ R “ – Wert, der in der Übersichtstabelle in der Regressionsausgabe angegeben ist. R-Quadrat wird auch Bestimmungskoeffizient genannt. Multiplizieren Sie R mal R, um den Quadratwert R zu erhalten. Mit anderen Worten Koeffizient der Bestimmung ist das Quadrat der Koeffizientenint der Korrelation.
R quadratisch oder koeff., der Bestimmung zeigt prozentuale Variation in y, die durch alle x Variablen zusammen erklärt wird. Höher, desto besser. Es ist immer zwischen 0 und 1. Es kann niemals negativ sein-da es sich um einen quadratischen Wert handelt.
Es ist leicht, das R-Quadrat in Bezug auf die Regression zu erklären. Es ist nicht so einfach, das R in Bezug auf die Regression zu erklären.
Korrelationskoeffizient: ist der Grad der Beziehung zwischen zwei Variablen, z. B. x und y. Er kann zwischen -1 und 1 liegen. 1 zeigt an, dass sich die beiden Variablen im Einklang bewegen. Sie steigen und fallen zusammen und haben eine perfekte Korrelation., -1 bedeutet, dass die beiden Variablen in perfekten Gegensätzen stehen. Einer geht nach oben und der andere geht negativ. Es kann argumentiert werden, dass zwei beliebige Variablen in diesem Universum einen Korrelationswert haben. Wenn sie nicht korreliert sind, kann der Korrelationswert immer noch berechnet werden, der 0 wäre. Der Korrelationswert liegt immer zwischen -1 und 1 (gehen durch 0 – was überhaupt keine Korrelation bedeutet – vollkommen nicht verwandt). Die Korrelation kann zu Recht für eine einfache lineare Regression erklärt werden-weil Sie nur eine x-und eine y-Variable haben., Für mehrere lineare Regression wird R berechnet, aber dann ist es schwierig zu erklären, weil wir hier mehrere Variablen invovled haben. Deshalb ist R square ein besserer Begriff. Sie können das R-Quadrat sowohl für einfache lineare Regressionen als auch für mehrere lineare Regressionen erklären.