Содержание
- 2. Темы лекции. Коэффициент детерминации. Свойства коэффициента детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации. Свойства скорректированного коэффициента детерминации.
- 3. Как понять, насколько наша модель «хороша» Первое, что приходит на ум – «похожесть» реальных и прогнозных
- 4. Насколько хорошо нам удалось объяснить изменение переменной Y нашей моделью. Разложим вариацию Y на две части.
- 5. Почему не все Yi одинаковые? X
- 6. Может Y зависит от X? X
- 7. И эта зависимость линейная? X
- 8. X
- 9. X
- 10. Отклонение значения переменной Y от среднего Раскладывается на две части объясненная рассматриваемой моделью + необъяснённая часть
- 11. Возведем обе части в квадрат и просуммируем по всем наблюдениям Раскроем скобки I II III В
- 12. Разложение общей вариации переменной Y
- 13. TSS – total sum of squares – вся дисперсия или вариация Y, характеризует степень случайного разброса
- 14. Коэффициент детерминации Коэффициентом детерминации или долей объясненной нашим уравнением дисперсии называется величина
- 15. Свойства коэффициента детерминации в силу определения
- 16. в этом случае все точки (Xi, Yi) лежат на одной прямой (RSS = 0). Новые точки
- 17. в этом случае ESS = 0, наша регрессия ничего не объясняет, ничего не дает по сравнению
- 19. X и Y независимы
- 20. Нелинейная корреляция
- 21. Другая статистическая связь
- 22. в этом случае чем ближе R2 к 1, тем лучше качество подгонки кривой к нашим данным,
- 23. Недостаток коэффициента детерминации R2, вообще говоря, возрастает при добавлении еще одного регрессора, поэтому для выбора между
- 24. Скорректированный коэффициент детерминации Попыткой устранить эффект, связанный с ростом R2 при увеличении числа регрессоров, является коррекция
- 25. Скорректированный коэффициент детерминации
- 26. Свойства скорректированного коэффициента детерминации , но может быть и
- 27. Упражнение Показать, что статистика увеличится при добавлении новой переменной тогда и только тогда, когда t-статистика коэффициента
- 29. Скачать презентацию