Bestemmelseskoeffisienten, et begrep om statistikk Også kalt R kvadrat (eller R²), representerer den andelen av total varians av variabelen som forklarer regresjonen. Med andre ord, dette begrepet prøver å forklare godheten til passformen til en modell til variabelen den har til hensikt å analysere.
Denne koeffisienten kan tilby verdier mellom 0 og 1. Hvis resultatet er 1 eller nær 1, kan vi indikere at modellen og variabelen som vi vil forklare er sterkt justert. Omvendt, hvis du kommer nærmere 0, vil modellen passe mindre (i tillegg til å være mindre pålitelig).
Hvordan tolkes bestemmelseskoeffisienten?
For tolkningen av nevnte bestemmelseskoeffisient, må variablene som tas som referanse i modellen tas i betraktning. Normalt øker eller synker estimatet som vanligvis tas som referanse, sakte eller raskt, avhengig av hva som måles.
I alle fall er det ment å måle avstanden som eksisterer mellom punktene i grafen (som vil bestemme de forskjellige observasjonene som er funnet på et bestemt eksperiment) i forhold til det estimatet som er gjort (som, som vi sier, kan være positivt - økende - eller negativt - minkende-).
Når vi tolker resultatet, som vi allerede har indikert, svinger det vanligvis mellom 0 og 1. Hvis vi for eksempel har en koeffisient på 0, kan vi si at modellen har estimater (eller poeng som i grafen) som passer godt til den virkelige variabelen eller som er tatt som referanse (estimatet). Videre, selv om det ikke ville være helt riktig å si det, kan vi indikere at modellen forklarer 9% av den reelle variabelen som er tatt som referanse.
Som den største ulempen må vi ta i betraktning at denne modellen ikke tar hensyn til at forklarende variabler er inkludert som har lite å gjøre med modellen eller variabelen som skal forklares.