Множественная корреляция: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 9: Строка 9:
R = \sqrt{1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}}}
R = \sqrt{1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}}}
</math>
</math>
; где 
 
* SS_{tot} = \sum_i (y_i - \bar y)^2 – общая сумма квадратов отклонений,
 
* SS_{res} = \sum_i (y_i - \hat y_i)^2 – сумма квадратов остаточных отклонений предсказанных значений.
R^2 = \rho^2_{Y, \hat Y} = \frac{\mathbf{b}^\top \mathbf{X}^\top \mathbf{y}}{\sqrt{\mathbf{b}^\top \mathbf{X}^\top \mathbf{X} \, \mathbf{b} \; \mathbf{y}^\top \mathbf{y}}}
</math>

Версия от 22:31, 11 октября 2025


Описание Множественная корреляция отражает степень линейной связи между одной зависимой переменной и группой независимых переменных. Проще говоря, она показывает, насколько хорошо совместное влияние нескольких факторов объясняет изменения интересующего показателя.
Область знаний Статистика
Авторы
Поясняющее видео
Близкие понятия Регрессия
Среды и средства для освоения понятия

Коэффициент множественной корреляции R определяется через коэффициенты парной корреляции между зависимой переменной Y и набором независимых переменных X_1, X_2, ... , X_p.

[math]\displaystyle{ R = \sqrt{1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}}} }[/math]


R^2 = \rho^2_{Y, \hat Y} = \frac{\mathbf{b}^\top \mathbf{X}^\top \mathbf{y}}{\sqrt{\mathbf{b}^\top \mathbf{X}^\top \mathbf{X} \, \mathbf{b} \; \mathbf{y}^\top \mathbf{y}}} </math>