분산을 설명한다는 것은 무엇을 의미합니까?

특히, 왜 우리가 다중 R 개념 (다중 회귀 분석에서 관측 점수와 예측 점수 사이의 상관 관계로 이해할 수 있음)을 갖는지 궁금한 다음 별도의 개념 R- 제곱 인 정사각형 또는 R입니다.

R- 제곱은 설명 된 백분율 변동이며 R은 그렇지 않다는 것을 알았지 만 상관 관계와 설명 된 변동 사이의 차이점을 이해하지 못합니다.

multiple-regression

— user1205901-복원 Monica
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저의 가장 위대한 선생님 중 한 명이 박사 학위 논문 방어에 대해 이야기했습니다. 그는 자신의 회귀 분석이 일부 데이터 변동의 XX %를 설명 할 수 있다고 물리학 자들에게 설명했습니다. 저명한 심사관이 일어 서서 "상관 관계를 통해 정확히 아무것도 설명하지 않았습니다. 오히려 시간의 10 %에 해당하는 제안을 제공했습니다"

— gregory_britten

이것은의 중복 : stats.stackexchange.com/questions/90793/...

— Aksakal

여기서 주요 문제는 회귀 분석에서 "변이"측정 값이 예측 된 평균 값과 관측 된 변수 의 제곱 차이 와 관련이 있다는 것입니다. 이는 평균과의 제곱 차이가 랜덤 변수의 분산과 관련이 있고 두 개의 독립적 인 랜덤 변수의 합의 분산이 단순히 개별 분산의 합.

$R^2$ $R^2$

$R^2$ $r$

— EdM
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