Concept

Coefficient de détermination

Résumé
vignette|Illustration du coefficient de détermination pour une régression linéaire. Le coefficient de détermination est égal à 1 moins le rapport entre la surface des carrés bleus et la surface des carrés rouges. En statistique, le coefficient de détermination linéaire de Pearson, noté R ou r, est une mesure de la qualité de la prédiction d'une régression linéaire. : : R^2 = 1-\dfrac{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\hat{y_i}\right)^2}{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\bar y\right)^2} où n est le nombre de mesures, y_i la valeur de la mesure , \hat{y_i} la valeur prédite correspondante et \bar y la moyenne des mesures. Cas de la régression linéaire univariée par la méthode des moindres carrés Dans le cas d'une régression linéaire univariée (une seule variable prédictive) par la méthode des moindres carrés, on montre que la variance (totale) SST est la somme de la variance expliquée par la régression SSE et de la moyenne des carrés des rési
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