Määrityskerrointa R, neliötä, käytetään lineaarisen regression teoriassa tilastoissa mittana siitä, kuinka hyvin regressioyhtälö sopii tietoihin. Se on R: n neliö, korrelaatiokerroin, joka antaa meille korrelaatioasteen riippuvan muuttujan Y ja riippumattoman muuttujan X välillä. R vaihtelee välillä -1 - +1. Jos R on +1, niin Y on täysin verrannollinen X: ään, jos X: n arvo kasvaa tietyllä asteella, Y: n arvo nousee samalla asteella. Jos R on -1, niin Y: n ja X: n välillä on täydellinen negatiivinen korrelaatio. Jos X kasvaa, Y vähenee samalla suhteella. Toisaalta, jos R = 0, niin X: n ja Y: n välillä ei ole lineaarista suhdetta. R-neliö vaihtelee välillä 0 - 1. Tämä antaa meille kuvan siitä, kuinka hyvin regressioyhtälömme sopii tietoihin. Jos R: n neliö on yhtä kuin 1, niin parhaiten sopiva linja kulkee kaikkien tietojen pisteiden läpi, ja kaikki havaittujen Y-arvojen variaatio selitetään sen suhteella X-arvoihin. Esimerkiksi jos saamme R-neliön arvo 80, sitten 80% Y: n arvojen vaihtelusta selitetään sen lineaarisella suhteella havaittuihin X: n arvoihin.
Laske X: n ja Y: n arvojen tulojen summa ja kerro se "n. ". Vähennä tämä arvo X: n ja Y: n arvojen summan korotuksesta. Merkitsemällä tämä arvo S1: S1 = n (? XY) - (? X) (? Y)
Laske X: n arvojen neliöiden summa, kerrota se "n: llä " ja vähennä tämä arvo X: n arvojen summan neliöstä. Merkitse tämä P1: P1 = n (? X2) - (? X) 2 Otetaan P1: n neliöjuuri, jota merkitsemme P1 '.
Laske Y: n arvojen neliöiden summa, kerro se "n: llä " ja vähennä tämä arvo Y: n arvojen summan neliöstä. Merkitse tämä Q1: Q1 = n (? Y2) - (? Y) 2 Otetaan Q1: n neliöjuuri, jota merkitsemme Q1 '
Laske korrelaatiokerroin R jakamalla S1 P1: n ja Q1: n kertoimella: R = S1 / (P1 '* Q1')
Mene R: n neliö saadaksesi R2, määrityskerroin.