O que é R2 Regressão Linear

? Estatísticos e cientistas têm muitas vezes uma exigência para investigar a relação entre duas variáveis ​​, comumente chamados x e y . O objetivo de testar quaisquer duas dessas variáveis ​​é , geralmente, para ver se há alguma ligação entre eles , conhecida como uma correlação na ciência. Por exemplo, um cientista pode querer saber se as horas de exposição ao sol pode ser vinculada a índices de câncer de pele. Para descrever matematicamente a força de uma correlação entre duas variáveis ​​, tais pesquisadores costumam usar R2. Regressão Linear

Os estatísticos utilizam a técnica de regressão linear para encontrar a linha reta que melhor se adapta uma série de dados x e y pares . Eles fazem isso por meio de uma série de cálculos que derivam a equação da melhor linha . Esta descrição matemática da linha será uma equação linear e têm a forma geral de y = mx + b , onde x e y são as duas variáveis ​​nos pares de dados , m é o declive da linha e b é a intercepção y .
Coeficiente de correlação

os cálculos que encontrar a melhor linha reta irá produzir uma equação linear para se adaptar a qualquer conjunto de dados , mesmo que os dados não é realmente muito linear. Para se ter uma indicação de quão bem os dados realmente se encaixam uma linha reta, os estatísticos também calcular um número conhecido como o coeficiente de correlação. Isto é dado o símbolo r ou R e é uma medida de quão estreitamente alinhados os pares de dados são a melhor linha reta através deles.
Significado de R

R pode ter qualquer valor entre -1 e 1 Um valor negativo de R significa simplesmente que a recta inclina para baixo movendo para a esquerda para a direita, em vez de para cima. O R mais estreita , quer seja para o dos dois extremos , melhor o ajuste dos pontos de dados para a linha , com ou -1 ou 1 sendo um ajuste perfeito e um valor R de significado zero que não existe ajuste e os pontos são totalmente aleatório . Se os pontos de dados estão bem alinhados com a linha reta , não está a ser dito alguma correlação entre eles, portanto, o coeficiente de correlação de nome para R.
R2

Alguns estatísticos prefere trabalhar com o valor de R2, que é simplesmente o quadrado do coeficiente de correlação , ou multiplicada por si só , e é conhecido como o coeficiente de determinação . R2 é muito semelhante ao de R , e também descreve a correlação entre as duas variáveis ​​, no entanto, também é ligeiramente diferente . Ele mede a percentagem de variação em que a variável y pode ser atribuída a variações na variável x . Um valor de R2 de 0,9 , por exemplo , significa que 90 por cento da variação nos dados y é devido a variação nos dados de x . Isso não significa necessariamente que x está afetando verdadeiramente y, mas que parece estar fazendo isso.