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23. Juni 2014 · Das R² ist ein Gütemaß der linearen Regression. Es gibt an, wie gut die unabhängigen Variablen dazu geeignet sind, die Varianz der abhängigen zu erklären. Das R² liegt immer zwischen 0% (unbrauchbares Modell) und 100% (perfekte Modellanpassung).
Bestimmtheitsmaß R² einfach erklärt. (00:19) Bestimmtheitsmaß Herleitung. (00:58) Bestimmtheitsmaß Berechnung. (03:27) In diesem Artikel erfährst du alles Wichtige zum Bestimmtheitsmaß R². Wir erklären dir, was das Bestimmtheitsmaß ist, wie du es berechnest und was du bei der Interpretation beachten musst.
Das Bestimmtheitsmaß, auch Determinationskoeffizient (von lateinisch determinatio „Abgrenzung, Bestimmung“ bzw. determinare „eingrenzen“, „festlegen“, „bestimmen“ und coefficere „mitwirken“), bezeichnet mit , ist in der Statistik eine Kennzahl zur Beurteilung der Anpassungsgüte einer Regression.
25. Feb. 2022 · R² kann einen Wert von 0 bis 1 annehmen, wobei hohe Werte für eine hohe Varianzaufklärung stehen und kleine Werte für eine geringe Aufklärung. Idealerweise streben wir somit ein möglichst hohes R² an. Habt ihr nur eine unabhängige Variable im Modell, könnt ihr das „normale“ R² interpretieren.
23. Juni 2014 · Das R² ist ein Gütemaß der linearen Regression. Die lineare Regression beschreibt den Zusammenhang zwischen einer oder mehreren sog. unabhängigen (oder erklärenden) Variablen und einer abhängigen Variablen.
28. Juli 2020 · Das R-Quadrat ist ein Maß dafür, wie gut ein lineares Regressionsmodell zu einem Datensatz passt. R-Quadrat wird auch als Bestimmtheitsmaß bezeichnet und ist der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen, der durch die Prädiktorvariable erklärt werden kann.
Ein Gütemaß, welches beides, Modellanpassung und Sparsamkeit berücksichtigt, ist das sogenannte korrigierte R² (auch: adjustiertes, bereinigtes oder angepasstes R²). Es besteht aus dem Wert des einfachen R², welcher mit einem "Strafterm" belegt wird.
