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Bestimmtheitsmaß R² einfach erklärt. zur Stelle im Video springen. (00:19) Das Bestimmtheitsmaß (auch: Determinationskoeffizient, R squared) ist eine Kennzahl der Regressionsanalyse . Sie gibt dir Auskunft darüber, wie gut du die abhängige Variable mit den betrachteten unabhängigen Variablen vorhersagen kannst.
Formal ausgedrückt bedeutet ein R2 von 0: wobei n die Anzahl der Beobachtungen ist. Besitzt eine Regression ein R² nahe 1, bedeutet dies, dass die unabhängigen Variablen gut geeignet sind, die abhängige Variable vorherzusagen. Das Modell besitzt eine gute Anpassungsgüte ("good model fit").
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.
2. Aug. 2023 · Das Bestimmtheitsmaß, dessen Symbol R 2 ( R-Quadrat) ist, ist eine Statistik, die die Anpassungsgüte eines Regressionsmodells misst. Das Bestimmtheitsmaß zeigt an, wie gut ein Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, d. h. es gibt den Prozentsatz an, der durch das Regressionsmodell erklärt wird.
Die Definition des R-Quadrat ist relativ einfach: Es handelt sich um den Prozentsatz der Streuung in der Antwortvariablen, der durch ein lineares Modell erklärt wird. Oder: R-Quadrat = erklärte Streuung/Gesamtstreuung. Das R-Quadrat nimmt immer Werte von 0 bis 100 % an.
23. Juni 2014 · Teil 2: Was ist das eigentlich, ein R²? Das R² lässt sich leicht interpretieren als der Anteil der Varianz der abhängigen Variablen (erklärte Variable), der durch die unabhängigen Variablen (erklärende Variablen) erklärt werden kann.
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.
