MCDMRegression evaluation
Współczynnik determinacji (R²)
Współczynnik determinacji, oznaczany jako R², mierzy proporcję wariancji zmiennej zależnej wyjaśnionej przez zmienne niezależne w modelu regresji. Wprowadzony przez Karla Pearsona pod koniec XIX wieku, R² jest jedną z najszerzej stosowanych metryk do oceny dopasowania modelu do obserwowanych danych.
Przeczytaj pełny opis metody
Tylko dla członków
Zaloguj sięZaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Pearson, K. (1896). Mathematical contributions to the theory of evolution. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 187, 253-318. link ↗
- Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space. The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 2(11), 559-572. DOI: 10.1080/14786440109462720 ↗
- Fisher, R. A. (1922). On the mathematical foundations of theoretical statistics. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 222, 309-368. DOI: 10.1098/rsta.1922.0009 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Coefficient of Determination. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/model-evaluation/r-squared
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Skory R-kwadrat (R²_skorygowany)Ocena modeli↔ compare
- Kryterium informacyjne Akaikego (AIC)Ocena modeli↔ compare
- Bayesowskie Kryterium Informacyjne (BIC)Ocena modeli↔ compare
- Średni Błąd Bezwzględny (MAE)Ocena modeli↔ compare
- Pierwiastek średniokwadratowy błędu (RMSE)Ocena modeli↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →