Тема 4. Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным
Темы лекции.
Как понять, насколько наша модель «хороша»
Почему не все Yi одинаковые?
Может Y зависит от X?
И эта зависимость линейная?
Разложение общей вариации переменной Y
Коэффициент детерминации
Свойства коэффициента детерминации
Недостаток коэффициента детерминации
Скорректированный коэффициент детерминации
Скорректированный коэффициент детерминации
Свойства скорректированного коэффициента детерминации
Упражнение
Вопросы для самопроверки
381.24K
Category: mathematicsmathematics

Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным

1. Тема 4. Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным

0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
1
2
4

2. Темы лекции.

0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
• Коэффициент детерминации.
• Свойства коэффициента детерминации.
• Скорректированный коэффициент
детерминации.
• Свойства скорректированного
коэффициента детерминации.
1
2
4

3. Как понять, насколько наша модель «хороша»

0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
Первое, что приходит на ум – «похожесть» реальных и
прогнозных значений, качество подгонки.
Второе – наша модель должна хорошо объяснять
имеющиеся данные, мы должны понять, как образуются
значения переменной Y.
Первое и второе не одно и тоже.
Модель может обладать хорошим качеством подгонки и
совсем не обладать объясняющей способностью
1
2
4

4.

Y 0 1 X 1 ... k X k
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
Насколько хорошо нам удалось объяснить
изменение переменной Y нашей моделью.
1
2
Разложим вариацию Y на две части. Насколько
наше уравнение объясняет вариацию Y и какова
часть Y, которую мы не можем объяснить нашим
уравнением.
4

5. Почему не все Yi одинаковые?

0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
Y
1
English     Русский Rules