R-Square, also known as the Coeffic

R-Square, also known as the Coefficient of determination is a commonly used statistic to evaluate model fit R-squareis 1 minus the ratio of residual variability. If X and Y are perfectly related then there is no residual variance and the ratio of variance would be 0.0, making R-square = 1. In most cases, the ratio and R-square will fall somewhere between these extremes, that is, between 0.0 and 1.0. 

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

R-สแควร์ หรือที่เรียกว่าสัมประสิทธิ์ของการกำหนดได้สถิติโดยทั่วไปใช้การประเมินแบบจำลอง R-squareis 1 ลบ ด้วยอัตราส่วนของความแปรผันที่เหลือที่พอดี ถ้า X และ Y อย่างเกี่ยวข้อง แล้ว มีผลต่างไม่เหลือ และอัตราส่วนของผลต่างจะเป็น 0.0 ทำสี่เหลี่ยม R = 1 ในกรณีส่วนใหญ่ อัตราส่วนและ R สแควร์จะตกอยู่ระหว่างที่สุดเหล่านี้ คือ ระหว่าง 0.0 1.0

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

R-สแควร์หรือที่เรียกว่าค่าสัมประสิทธิ์ของความมุ่งมั่นเป็นสถิติที่ใช้กันทั่วไปในการประเมินรูปแบบพอดี R-squareis 1 ลบอัตราส่วนของความแปรปรวนที่เหลือ ถ้า X และ Y มีความสัมพันธ์กันอย่างสมบูรณ์แบบแล้วไม่มีความแปรปรวนที่เหลือและอัตราส่วนของความแปรปรวนจะเป็น 0.0 ทำให้ R-ตาราง = 1 ในกรณีส่วนใหญ่อัตราส่วนและ R-ตารางจะตกอยู่ที่ใดที่หนึ่งระหว่างขั้วเหล่านี้นั่นคือระหว่าง 0.0 และ 1.0 

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

r-square เรียกว่าสัมประสิทธิ์ของการตัดสินใจอะไรรึเปล่า เป็นสถิติที่ใช้กันทั่วไปเพื่อประเมินแบบพอดี r-squareis 1 ลบด้วยอัตราส่วนของความแปรปรวนตกค้างรึเปล่า . ถ้า X และ Y เป็นปกติที่เกี่ยวข้องแล้วไม่มีตกค้างความแปรปรวน และอัตราส่วนของความแปรปรวน จะทำให้ r-square 0 = 1 ในกรณีส่วนใหญ่ , อัตราส่วนและอะไร r-square ไหมจะอยู่ที่ใดที่หนึ่งระหว่าง extremes เหล่านี้ นั่นคือ ระหว่าง 0อะไร
0 และ 1.0