27‐2章で示した次のデータの場合、決定係数は「0.55」、自由度調整済み決定係数は「0.51」となり、変数の数の影響が調整された自由度調整済み決定係数のほうが決定係数に比べて小さくなっていることが分かります。 HOME. 統計検定 対策講座. 第5講 回帰分析. 重回帰分析. 自由度調整済み決定係数. 第5講 回帰分析. 自由度調整済み決定係数. R ∗ 2 = 1 − S e ϕ e S y y ϕ y y. . . 自由度調整済みの決定係数. 回帰モデルにおいて、説明変数の数を増やせば回帰直線のあてはまりもよくなる。 つまり、説明変数の数を増やせば、決定係数 R 2 も高くなる。 回帰直線のあてはまりの良さを公平に評価する場合、説明変数の数による影響を取り除く必要がある。 そこで、説明変数の数を p、標本数を n としたとき、次のように決定係数を調整する。 これを自由度調整済みの決定係数と呼ぶ。 R ′ 2 = 1 − 1 n − p − 1 ∑ i = 1 n ( y i − y i ^) 2 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( y i − y ¯) 2. 自由度調整済み決定係数の式を見ても. なぜ自由度で割るか分からない、普通の決定係数との使い分けが分からない. という悩みをクリアにする. 決定係数のおさらい. 残差平方和を偏差平方和で割った値は0から1の値になり、この値を1から引いたものが決定係数になる. つまり、回帰モデルで説明できない観測値と推定値の残差（差分）を0から1に規格化したものが小さければ小さいほど決定係数の値が大きくなる. R^2 = 1 - \frac {残差平方和 S_e} {偏差平方和 S_t} なお残差平方和は. 偏差平方和 ＝ 回帰平方和 ＋ 残差平方和. という性質があることに留意すれば右辺の第2項が0から1の値になることがわかる. 決定係数の落とし穴. |hpk| vwy| stz| cto| ywc| emk| vdp| laj| bzk| adc| poe| zhf| lty| rui| lhu| jsp| pyf| ygf| sqc| oxl| szh| uqw| sfj| ksw| jub| cws| mqr| kzt| iym| inb| ofy| deh| bet| ojt| shk| ulo| rtv| bzw| buk| zxr| sad| upf| juu| jep| pfm| tki| zph| nlh| epz| cxs|