Determinatsioonikordaja on korrelatsioonikordaja ruudu matemaatiline arvutus. Korrelatsioonikordaja on mudeli täpsuse arvutus. Neid termineid kasutatakse statistilises analüüsis üsna loogiliste arvutuste selgitamiseks.
Statistikas on analüütiku ülesanne vaadata konkreetse stsenaariumi või sündmuse kohta kogutud andmeid ja luua matemaatiline mudel, mis andmeid selgitab. Selle mudeli loomiseks tuleb arvestada teatud faktidega.
Igas arvutuses ja andmete kogumises on vigade võimalus. Kuna see on järjepidev, tuleb veamäär mudelisse lisada. Seda viga arvesse võttes ei ole see enam asjakohane otsustamaks, kas pakutud mudel annab andmetele kindla selgituse.
Tegelik määramiskoefitsiendi arvutamine on
R2 = vigade ruudu summa
Ruuduvigade summa + ruutude regressioonisumma
See on mudeli täpsuse arvutus andmete selgitamisel.
Statistilises analüüsis kasutatav väärtus annab ülevaate statistilise mudeli andmete sobivusest. Koefitsiendi väärtus on vahemikus 0 kuni 1. Mudeli sobivus variatsiooni selgitamiseks on 1 ja 0 on väärtus, kui mudel ei selgita variatsiooni üldse.
Määramiskoefitsient võtab arvesse andmete vigu ehk kõrvalekaldeid ja ruutude regressioonisummat. Sellel väärtusel ei ole ühikut, kuna see on sisuliselt suhe ja pole valimi suurusega täielikult seotud. Mida suurem on väärtus, mis läheneb 1-le, seda paremini selgitab mudel variatsiooni.
Lihtne viis selle kontseptsiooni visualiseerimiseks on luua graafik kõigist konkreetset sündmust ümbritsevatest andmetest. Asetage lõunatuppa kolm küpsiseplaati, šokolaadi, mandli ja maapähklit. Jälgige, kuidas inimesed lõunasaali sisenevad ja kirjutavad üles, mitu küpsist nad võtavad, milliseid ja millises järjekorras. Joonistage need andmed graafikule.
Looge ennustatud käitumise ümber valem. Näiteks võiks ennustada, et iga inimene, kes võttis 1 šokolaadiküpsise, võttis ka 2 mandlit, kuid mitte maapähklit. Selle eelduse põhjal saab koostada lihtsa lineaarvõrrandi ja koostada selle graafiku alusel.
Joonistage joon, mis esindab selle ennustuse lineaarvõrrandit. Võrrelge joont oma vaatluse tegeliku andmete kogumisega. Arvutage määramiskoefitsient, et mõõta prognoositud käitumise täpsust võrreldes tegelike andmetega.
Determinatsioonikoefitsient näitab andmete levikut liini ümber. See näitab, kui hea või halb ennustus tegelike väärtustega võrreldes oli. Määramiskoefitsient võimaldab kasutajatel rakendada statistilises mudelis pakutud andmetele tegelikkuse kontrolli. On kaks väärtust, vaadeldud või tegelikud väärtused ja modelleeritud või prognoositud väärtused.
Seda tüüpi statistiline analüüs on teaduses ja ettevõtluses väga levinud. Paljud äriotsused põhinevad tulevase käitumise ennustustel. Oluline on analüüsida tegelikke tulemusi ja võrrelda neid prognoosidega. See protsess parandab järgmist mudelit ja seega ka prognooside täpsust.