Что значит коэффициент: Что такое коэффициент в ставках

Что такое коэффициенты букмекерской конторы, большинство беттеров-новичков не знают и не понимают, как ими пользоваться. Однако, по данным БК, если есть желание не только делать ставки, надеясь на свою удачу, но делать выигрышные ставки, опираясь на знания букмекеров, обязательно нужно разобраться что такое линия ставок в букмекерской конторе и как ею пользоваться.

Под коэффициентом букмекерской конторы понимается вероятность победы того или иного участника спортивного состязания. Линия коэффициентов (букмекерская линия, линия ставок и т.п.) – это перечень коэффициентов, предлагаемых БК на то или иное спортивное состязание. Основной принцип составления заключается в том, что независимо от исхода спортивного состязания БК должна получить доход. Это достигается следующим образом.

1. Шансы на победу каждого из участников спортивного состязания приблизительно оцениваются в процентах. Например, играют две команды и вероятность выигрыша первой команды составляет 80%, ничьей – 15%, второй команды – 5%.

2. При расчете букмекерского коэффициента 1 делится на процент вероятности события (выигрыш, ничья) в абсолютном значении. Таким образом, коэффициент первой команды 1/0,8=1,25; ничьей – 1/0,15=6,6; коэффициент второй команды – 1/0,05=20.

3.Если БК укажет в линии правильные коэффициенты, то она не будет иметь дохода. Поэтому реально выставляемые букмекерские коэффициенты всегда занижаются и в приведенном примере букмекерская линия или линия ставок будет такой: 1,15–6–15. То есть в процентах это будет 86%–16%–6%, что в сумме дает 108%, а не ровно 100%.

4.Прибыль БК как раз и составляет лишние 8% (108 – 100) и в мире ставок называется маржой. Если размер маржи букмекеру покажется недостаточным, то коэффициенты могут занижаться еще больше, тем самым увеличивая доход брокера. Однако конкуренция между БК заставляет не злоупотреблять этой возможностью, чтобы клиенты не отвернулись от слишком жадного букмекера.

Начинающему беттеру следует знать еще одну важную деталь, которую букмекеры используют при расчёте линии ставок. Она заключается в том, что коэффициент вероятного победителя всегда занижается больше. В нашем случае вместо реальных 1,25–6,6–20 букмекерская контора выставит линию 1,15–5–15.

Чтобы увеличить вероятность получения выигрышей, прежде чем начать делать ставки, игрок должен ознакомиться с некоторыми секретами чтения линии коэффициентов.

1. Среди букмекеров распространена практика не только занижения, но и завышения коэффициентов. Поэтому если беттеру кажется, что БК намеренно искажает значения коэффициентов, он может рассчитать собственные значения и воспользоваться ими. Ставка, сделанная на основе собственных расчетов беттера, называется валуйной.

2. Отслеживайте значения ставок, которые делают профессиональные игроки. Делая большие ставки на определенный результат спортивного состязания, они могут оказывать влияние на значения коэффициентов. В этом случае БК, как правило уменьшают значение коэффициента, одновременно увеличивая размер противоположного коэффициента. Профессионал тем и отличается от любителя, что умело пользуется этим.

3. Производите сравнение коэффициентов в отечественных и зарубежных БК. Дело в том, что букмекер часто завышает ставку на спортсмена или команды своей страны. Поэтому, если вы житель России, смотреть значение ставок нужно в западных БК, а делать ставку в отечественных.

Последний совет, который можно дать начинающему беттеру: не делайте ставки в нелегальных или неавторитетных БК. Выбирать букмекера нужно на основании рейтинга, который можно найти в интернете, сделав соответствующий запрос. Выбрав несколько подходящих БК, заведите счет во всех и тогда появится выбор, позволяющий сделать правильную ставку и остаться в выигрыше.

Что такое ИПК? | Администрация Доможировского сельского поселения

Индивидуальный пенсионный коэффициент (ИПК) – это параметр, которым оценивается каждый календарный год трудовой деятельности человека с учетом ежегодных отчислений страховых взносов на обязательное пенсионное страхование в Пенсионный фонд. Каждый год работодатель перечисляет за своего работника страховые взносы в ПФР на будущую пенсию. Эти взносы автоматически пересчитываются из денег в пенсионные коэффициенты.

                   УПФР в Подпорожском районе Ленинградской области (межрайонное)

Повышающий коэффициент на воду к нормативу при отсутствии приборов учета

В связи с острой актуальностью и широким освещением в средствах массовой информации по вопросу повышающего коэффициента ООО «Водоканал Крымск» поясняет:

В жилых помещениях, при наличии технической возможности, должны быть установлены специальные приборы, учитывающие потребление водных и энергетических ресурсов. Помимо индивидуальных счетчиков непосредственно в квартирах, необходимо установить общедомовые. Мера это призывает жильцов экономить дорогостоящие услуги.
Существуют норматив и региональные тарифы на коммунальные услуги. В случае, когда владельцы жилья не установили приборы учета, к расчету потребления применяется повышающий коэффициент (сокращенно — ПК).

Что такое повышающий коэффициент и его применение при отсутствии приборов учета

Повышающий коэффициент – это некое числовое значение, на которое будет умножен тариф за предоставленную коммунальную услугу в случае несоблюдения требований нормативного акта, а именно отсутствие счетчика.

Значение коэффициента устанавливается в законодательном порядке и служит штрафной мерой для нарушающих выполнение актов об обязательной установке приборов учета.

Можно ли избежать повышения тарификации без установки счетчиков?

Можно, если применение приборов невозможно по причинам:

• жилье признано аварийным или ветхим;

• для установки требуется ремонт сетей;

• трубы или проводка неисправны;

• если окружающие условия не подходят для эксплуатации счетчика (влажность, температура, электромагнитное излучение).

Приборы учета применяются к коммунальным услугам:

• горячее водоснабжение;

• холодное водоснабжение;

• теплоснабжение;

• электроэнергия.

Счетчики фиксируют реальный расход вышеперечисленных категорий, оплата коммунальных услуг производится на основе этих данных.

До недавнего времени ставить счетчики было не очень выгодно, ведь по факту в квартире могло проживать большее количество человек, а плата взималась с прописанных по усредненному тарифу. С 2014 года на основании новых нормативных документов власти начали применять повышающие коэффициенты, если от проживающих не поступает точных данных.

Важно знать! Применение повышающего коэффициента возможно только к собственникам недвижимости. В других случаях ответственность несет муниципалитет или арендодатель.

Коэффициент начинает действовать:

• если не установлены приборы фиксации потребления ХВС, ГВС, отопления, электричества;

• если истекло 3 месяца с момента поломки прибора, он не был восстановлен или заменен;

• или если собственник не подтверждает достоверность сведений и не допускает к осмотру специалиста ЖКХ.

Важно! Коэффициент начисляется с 2015 года, при этом неуклонно растет. Так, в 2015 году он составлял 1,1, а с 1 января 2017 года 1,5. Это значит, что на сегодняшний день доплата по действующему тарифу составляет 50%.

Коэффициент атерогенности

Коэффициент атерогенности – показатель, отражающий степень риска развития заболевания сердца и сосудов.

Синонимы русские

Индекс атерогенности, холестероловый коэффициент атерогенности, холестериновый коэффициент атерогенности, ИА, КА, ХКА.

Синонимы английские

Cholesterol/HDL ratio.

Для чего используется этот анализ?

Для оценки риска развития заболеваний сердца и сосудов.

Когда назначается исследование?

• При плановых медицинских осмотрах.
• Когда в жизни пациента присутствуют факторы, повышающие риск развития сердечно-сосудистых заболеваний.

Какой биоматериал можно использовать для исследования?

Венозную кровь.

Как правильно подготовиться к исследованию?

• 1-2 недели до исследования не стоит нарушать привычный характер питания.
• Исключить физическое и эмоциональное перенапряжение в течение 30 минут до исследования.
• Не курить в течение 30 минут до исследования.
• Рекомендуется прекратить прием пищи за 12 часов перед исследованием (можно пить воду).
• Следует воздержаться от алкоголя в течение 24 часов до исследования.
• Необходимо принять сидячее положение за 5 минут до исследования.

Общая информация об исследовании

Коэффициент атерогенности – отношение «плохого» холестерола к «хорошему», характеризующее риск развития сердечно-сосудистых заболеваний.

Холестерол (ХС) – жироподобное вещество, жизненно необходимое организму. Он участвует в образовании клеточных мембран всех органов и тканей тела. На основе холестерола создаются гормоны, без которых невозможны рост, развитие организма и реализация функции воспроизведения. Из него образуются желчные кислоты, благодаря которым в кишечнике всасываются жиры.

Холестерол нерастворим в воде, поэтому для перемещения по организму он «упаковывается» в оболочку, состоящую из специальных белков – апопротеинов. Получившийся комплекс («холестерол + апопротеин») называется липопротеином. В крови циркулирует несколько типов липопротеинов, различающихся пропорциями входящих в их состав компонентов:

• липопротеины очень низкой плотности (ЛПОНП),
• липопротеины низкой плотности (ЛПНП),
• липопротеины высокой плотности (ЛПВП).

ЛПНП и ЛПОНП считаются «плохими» видами холестерола, так как они способствуют образованию в артериях бляшек, которые могут привести к инфаркту или инсульту. ЛПВП, напротив, называют «хорошим» холестеролом, потому что они удаляют избыточные количества холестерола низкой плотности со стенок сосуда.

В развитии атеросклеротических бляшек в сосудах значение имеет не только повышение общего количества холестерола в крови, но и соотношение между «плохим» и «хорошим» холестеролом. Именно его и отражает коэффициент атерогенности. Он рассчитывается по следующей формуле: КА = (общий ХС – ЛПВП)/ЛПВП.

Таким образом, для того чтобы определить КА, необходимо знать уровень общего холестерола и ЛПВП.

Оптимальным считается коэффициент атерогенности, равный 2-3.

Коэффициент атерогенности является ориентировочным показателем. Для более точной оценки риска развития атеросклероза и заболеваний сердца и сосудов лучше использовать точные значения общего холестерола, ЛПНП и ЛПВП.

Для чего используется исследование?

Тест на коэффициент атерогенности используется для того, чтобы оценить риск развития атеросклероза и проблем с сердцем и сосудами.

Изменение уровней «плохого» и «хорошего» холестерола и их соотношения само по себе, как правило, не проявляется никакими симптомами, поэтому их своевременное определение очень важно в профилактике сердечно-сосудистых заболеваний.

Когда назначается исследование?

Коэффициент атерогенности, как правило, является частью липидограммы, как и общий холестерол, ЛПВП, ЛПНП, ЛПОНП и триглицериды. Липидограмма может входить в стандартный набор анализов при профилактических осмотрах или сдаваться чаще, если человеку предписана диета с ограничением животных жиров и/или он принимает лекарства, снижающие уровень липидов. В этих случаях проверяют, достигает ли пациент целевого уровня значений холестерола и, соответственно, снижается ли у него риск сердечно-сосудистых заболеваний.

Кроме того, липидограмма назначается чаще, если в жизни пациента присутствуют факторы риска развития сердечно-сосудистых заболеваний:

• курение,
• у мужчин возраст более 45 лет, у женщин – более 55,
• повышенное артериальное давление (140/90 мм. рт. ст и выше),
• повышенный холестерол или сердечно-сосудистые заболевания у членов семьи (инфаркт или инсульт у ближайшего родственника мужкого пола моложе 55 лет или женщины моложе 65 лет),
• ишемическая болезнь сердца, перенесенный инфаркт сердечной мышцы или инсульт,
• сахарный диабет,
• избыточная масса тела,
• злоупотребление алкоголем,
• прием большого количества пищи, содержащей животные жиры,
• низкая физическая активность.

Если у ребенка выявлен повышенный холестерол или заболевания сердца, то впервые делать липидограмму или анализ на общий холестерол ему рекомендуется в возрасте от 2 до 10 лет.

Что означают результаты?

Референсные значения: 2,2 -3,5.

Результат выше 3 указывает на преобладание «плохого» холестерина, что может быть признаком атеросклероза.

Для более точной оценки риска развития сердечно-сосудистых заболеваний необходим учет всех факторов: сердечно-сосудистые заболевания у пациента или у его родственников, курение, повышенное артериальное давление, сахарный диабет, ожирения и др.

У людей, подверженных высокому риску болезней системы кровообращения, целевые уровни общего холестерола составляют меньше 4 ммоль/л. Чтобы уверенно говорить о вероятности таких заболеваний, необходимо знать уровень ЛПНП.

Понижение КА не имеет клинического значения.

Что может влиять на результат?

КА повышают:

• беременность (холестерол следует сдавать по меньшей мере через 6 недель после рождения ребенка),
• длительное голодание,
• сдача крови в положении стоя,
• анаболические стероиды, андрогены, кортикостероиды,
• курение,
• прием пищи, содержащей животные жиры.

КА снижают:

• сдача крови в положении лежа,
• аллопуринол, клофибрат, колхицин, противогрибковые препараты, статины, холестирамин, эритромицин, эстрогены,
• интенсивная физическая нагрузка,
• диета с низким содержанием холестерола и высоким содержанием полиненасыщенных жирных кислот.

Важные замечания

Анализ на липиды необходимо сдавать, когда человек относительно здоров. После острого заболевания, инфаркта, хирургической операции до проведения липидограммы необходимо подождать как минимум 6 недель.

Кто назначает исследование?

Врач общей практики, терапевт,  кардиолог.

Коэффициент ставки на спорт – что это такое и как рассчитать, какие бывают виды

Без коэффициентов в ставках на спортивные события не было бы никакого смысла. Ради коэффициентов капперы и приходят в букмекерские конторы. Бетторы либо преумножают свой банк на значение коэффициента, либо уходят ни с чем. Коэффициенты в букмекерских конторах отличаются друг от друга. Прежде чем выбирать букмекера, узнайте, какие коэффициенты предлагает та или иная компания. Кто-то дает больше, кто-то меньше, и при неудачном выборе на дистанции вы можете значительно потерять в деньгах.

Какие виды коэффициентов есть?

Если вы играете в российских букмекерских конторах, то этот вопрос вас вряд ли когда-то коснется. Практически везде вы будете использовать обычный европейский (десятичный) коэффициент. По нему довольно просто понять, какую сумму денег вы выиграете, и такие коэффициенты очень легко перемножать в экспрессах.

Помимо европейского коэффициента в мире беттинга используются:

• Английский коэффициент;
• Американский коэффициент.

Наверняка, каждый из вас видел коэффициенты по типу 20/5 или +500. Так вот первые относятся к группе английских коэффициентов, а вторые – к американским. Перевести английский коэффициент в десятичный очень просто: достаточно поделить значение числителя на значение знаменателя и прибавить единицу.

Американский коэффициент +500 значит, что для получения прибыли 500 у.е, вам необходимо поставить 100 у.е. Таким образом, коэффициент +500 равен 5,0.

Если мы работаем с отрицательным коэффициентом, то тут все происходит ровно наоборот. Кэф -500 показывает, что для получения выигрыша в 100 у.е, вы должны поставить 500 у.е. Из этого следует, что коэффициент -500 равен 1,2.

Мы рассказываем о том, как быть в ставках успешным. Читайте образовательные посты в «Базе знаний»:

Ставка — что это такое, как сделать ставку на спорт в букмекерской конторе?

Фаворит в ставках на спорт — как понять, что это такое значит в букмекерской конторе?

Как зарабатывают букмекерские конторы? Маржа, формирование линии и изменение котировок

Что показывает коэффициент абсолютной ликвидности? Формула Cash Ratio

Что показывает коэффициент абсолютной ликвидности?

Коэффициент абсолютной ликвидности (Cash Ratio) – показывает способность компании выполнять свои краткосрочные обязательства, подлежащие погашению в течение года за счёт денежных средств и их эквивалентов. Cash Ratio – это отношение общей суммы денежных средств и их эквивалентов к текущим обязательствам компании.

Таким образом, значение коэффициента абсолютной ликвидности отражает мгновенную платежеспособность компании. Если компании, в определенный момент, понадобится погасить все текущие обязательства в срочном порядке, то коэффициент Cash Ratio покажет, способна ли компания сделать это без каких-либо других оборотных активов.

Cash Ratio является вариацией двух других более распространенных коэффициентов ликвидности: Current Ratio и Quick Ratio. При этом, в расчете коэффициента абсолютной ликвидности используются только самые быстрореализуемые активы – денежные средства и их эквиваленты плюс краткосрочные депозиты. Это позволяет назвать Cash Ratio наиболее консервативным, если сравнивать с другими коэффициентами ликвидности.

Все мультипликаторы и коэффициенты ликвидности от отрасли к отрасли имеют разные значения из-за специфики. Из-за низкой популярности коэффициента абсолютной ликвидности у него нет строго устоявшейся нормы. Чаще всего, нормальным значением коэффициента абсолютной ликвидности предприятия считается 0,2 – это означает, что компания способна полностью покрыть 20% обязательств со сроком до 12 месяцев за счёт денежных средств и их эквивалентов. В случае, когда у компании значение коэффициента абсолютной ликвидности меньше 0,2 – это говорит о том, что у компании недостаточно «моментальной» ликвидности, но это не означает, что у компании есть проблемы. С такими значениями нужно оценивать структуру краткосрочных обязательств, процентные ставки по ним и возможность использовать другие оборотные активы для покрытия текущих обязательств.

Если соотношение денежных средств компании больше 0,5 – это говорит о том, что у компании нерациональная структура оборотных активов, доля денежных средств, которые можно было бы направить в развитие бизнеса. Вместо того, чтобы инвестировать в прибыльные проекты, она позволяет деньгам застаиваться на банковских счетах. Но также, это может указывать на обеспокоенность компанией о будущих перспективах в отрасли, поэтом она накапливает защитную подушку капитала.

Для расчёта коэффициента текущей ликвидности возьмём итоговые финансовые результаты Facebook за 2019 г. в долларах.

Cash Ratio — это отношение денежных средств и их эквивалентов к краткосрочным обязательствам.

​​Денежные средства и их эквиваленты (Cash and cash equivalents) – к денежным средствам относятся денежные средства в кассе и на банковских депозитах до востребования, а к эквивалентам денежных средств – краткосрочные высоколиквидные инвестиции, которые можно легко конвертировать в известные суммы денежных средств и которые подвержены лишь незначительному риску изменения стоимости.

Краткосрочные обязательства (Current liabilities) – суммарная задолженность, которую компания обязуется выплатить в срок до 12 месяцев за счет текущих активов. Выполнение этих обязательств производится исключительно за счет имеющихся у компании текущих активов. То, что остается после выплаты краткосрочных обязательств (разница между текущими активами и обязательствами) – это и есть оборотный капитал предприятия. В отчётах или обзорах аналитиков могут встречаться как «текущие обязательства». 

Cash Ratio = Cash and cash equivalents (денежные средства и их эквиваленты)/ Current liabilities (краткосрочные обязательства)

Источник: финансовая отчетность Facebook

Таким образом, мы считаем Cash Ratio = $19079 млн / $15053 млн = 1,27. Не забываем приводить к общему числителю и знаменателю до «миллионов долларов».

Как видно из расчётов, значение коэффициента абсолютной ликвидности компании превышает в разы «общепринятые» нормы. Это означает, что Facebook не может найти новую точку роста и не представляет, куда вложить денежные средства компании. Есть несколько вариантов дальнейшего поведения: IT гигант может направить денежные средства в рентабельный проект или инвестировать в новое направление, потратить средства на обратный выкуп акций для увеличения акционерной стоимости, увеличить размер дивидендов или купить/поглотить какую-то компанию/конкурента.

Можно самостоятельно рассчитать значения коэффициента Коэффициент абсолютной ликвидности, или воспользоваться готовым расчетом. Для каждой компании наши алгоритмы рассчитывают все коэффициенты и мультипликаторы. 

Используйте для сравнения Cash Ratio между другими компаниями в отрасли скринер акций, а в данном случае, добавьте показатель «Коэффициент абсолютной ликвидности» самостоятельно, используя команду «Добавить колонку» в скринере.

Скринер – необходимый инструмент инвестора, который помогает правильно вложить деньги. Из тысяч компаний, представленных на бирже, по заданным параметрам вы отбираете те, которые интересуют вас.

Используйте пузырьковую диаграмму в карточке компании во вкладке «Оценка отрасли» для сравнительного анализа по «Коэффициент абсолютной ликвидности». С помощью «Отраслевого анализа», вы можете визуально оценить и понять, где находится компания, в которую вы инвестируете по сравнению с другими компаниями в отрасли.

Также в карточке компании во вкладке «Мультипликаторы», вы можете посмотреть расчёт Cash Ratio в динамике нескольких лет и понять, как компания чувствует себя по отношению к другим годам, а также использовать другие коэффициенты рентабельности.

 Плюсы:

● Показывает способность компании покрывать свои краткосрочные обязательства, используя только денежные средства и их эквиваленты;

● Представляет собой более консервативный взгляд на способность компании покрывать свои долги и обязательства;

● Прост в расчётах, не дает однозначного ответа о ситуации в компании, могут возникнуть недопонимания, как в случае с Facebook.

Минусы:

● Для большинства компаний нереально поддерживать высокий уровень денежных средств, для покрытия текущих обязательств, что делает этот коэффициент менее популярным у инвесторов и аналитиков;

● Чрезмерная обобщенность пассивов, нужно смотреть на структуру краткосрочных обязательств для более точного понимания ситуации;

● Недостаточно для принятия правильного инвестиционного решения одного коэффициента, нужно при анализе применять несколько показателей.

Что такое коэффициент? — Определение, примеры, практические вопросы

В математике коэффициент — это целое число, которое умножается на переменную одного члена или члены многочлена. Обычно это число, но иногда его можно заменить буквой в выражении. Например, в выражении: ax ² + bx + c, x — это переменная, а «a» и «b» — коэффициенты.

Что такое коэффициент?

Коэффициент относится к числу или количеству, помещенному в переменную.Обычно это целое число, умноженное на указанную рядом переменную. Предполагается, что переменные, у которых нет числа, имеют коэффициент 1. Например, в выражении 3x 3 — это коэффициент, а в выражении x ² + 3 1 — это коэффициент при x ² . Другими словами, коэффициент является мультипликативным множителем в терминах полинома, ряда или любого выражения. Обычно это число. Обратите внимание на следующее выражение, которое показывает, что 5 — это коэффициент при x ² , а 8 — это коэффициент при y.

Как найти коэффициент?

Чтобы найти коэффициент , самое важное, что следует помнить, — это то, что он всегда имеет переменную. Разберемся в этом на примере: 5x ² + 2y-7. В этом выражении мы видим, что есть три члена: 5x ² , 2y, 7. В первом члене 5x ² , x — это переменная, и, как мы знаем, коэффициент всегда идет с переменной, коэффициент равен 5.Во втором члене 2y y — это переменная, поэтому коэффициент равен 2. В третьем члене 7 известна как константа.

Числовой коэффициент

Числовой коэффициент — это число, которое является множителем переменных в члене. Например, 3 — это числовой коэффициент члена 3mn. Термин числовой коэффициент используется для обозначения постоянных множителей переменной. Типичный пример — 4xy. Здесь числовой коэффициент при xy равен 4.

Характеристики коэффициента

Коэффициент может быть положительным или отрицательным, действительным или мнимым, а также иметь десятичную или дробную форму.Другое определение коэффициента гласит: «Любое число, на которое мы умножаем переменную». Например, в термине 9,3x, 9,3 — это коэффициент переменной x, а в -5z — коэффициент.

Важные примечания

При работе с коэффициентами учитывайте следующие моменты:

• Коэффициент всегда привязан к переменной.
• Переменная без номера имеет коэффициент 1.
• Значение переменной никогда не бывает одинаковым.Он варьируется в зависимости от вопроса и ситуации, поэтому его называют переменной.
• Значение константы постоянно, потому что ее значение всегда фиксировано и не может быть изменено.

Мыслить нестандартно!

• Может ли переменная быть коэффициентом?
• Может ли дробь быть коэффициентом?

Статьи по теме к коэффициенту

Ознакомьтесь с этими интересными статьями о коэффициенте.Нажмите на них, чтобы узнать больше!

Как интерпретировать P-значения и коэффициенты в регрессионном анализе

P-значения и коэффициенты в регрессионном анализе работают вместе, чтобы сообщить вам, какие отношения в вашей модели являются статистически значимыми и характер этих отношений. Коэффициенты описывают математические отношения между каждой независимой переменной и зависимой переменной. Значения p для коэффициентов показывают, являются ли эти отношения статистически значимыми.

После подбора регрессионной модели сначала проверьте графики остатков, чтобы убедиться, что у вас есть несмещенные оценки. После этого пришло время интерпретировать статистические данные. Линейный регрессионный анализ может дать множество результатов, в которых я помогу вам сориентироваться. В этом посте я расскажу об интерпретации p-значений и коэффициентов для независимых переменных.

Похожие сообщения : Когда мне следует использовать регрессионный анализ? и как выполнить регрессионный анализ с помощью Excel

Интерпретация значений P для переменных в модели регрессии

Регрессионный анализ — это форма логической статистики.P-значения помогают определить, существуют ли отношения, которые вы наблюдаете в своей выборке, в большей совокупности. Значение p для каждой независимой переменной проверяет нулевую гипотезу о том, что переменная не коррелирует с зависимой переменной. Если нет корреляции, нет никакой связи между изменениями в независимой переменной и сдвигами в зависимой переменной. Другими словами, недостаточно доказательств, чтобы сделать вывод о наличии эффекта на уровне популяции.

Если p-значение переменной меньше вашего уровня значимости, данные вашей выборки предоставляют достаточно доказательств, чтобы отклонить нулевую гипотезу для всей генеральной совокупности. Ваши данные подтверждают гипотезу о том, что есть ненулевой корреляции. Изменения в независимой переменной — это , связанные с изменениями в зависимой переменной на уровне совокупности. Эта переменная статистически значима и, вероятно, станет полезным дополнением к вашей регрессионной модели.

С другой стороны, значение p, превышающее уровень значимости, указывает на то, что в вашей выборке недостаточно доказательств, чтобы сделать вывод о существовании ненулевой корреляции.

Пример выходных данных регрессии ниже показывает, что переменные-предикторы Юг и Север являются статистически значимыми, поскольку их p-значения равны 0,000. С другой стороны, East не является статистически значимым, потому что его p-значение (0,092) больше, чем обычный уровень значимости 0,05.

Стандартной практикой является использование p-значений коэффициента, чтобы решить, включать ли переменные в окончательную модель. Для приведенных выше результатов мы могли бы рассмотреть возможность удаления Востока.Сохранение статистически незначимых переменных может снизить точность модели.

Связанные сообщения : F-тест общей значимости в регрессии и что такое независимые и зависимые переменные?

Знак коэффициента регрессии указывает на наличие положительной или отрицательной корреляции между каждой независимой переменной и зависимой переменной. Положительный коэффициент указывает на то, что по мере увеличения значения независимой переменной среднее значение зависимой переменной также имеет тенденцию к увеличению.Отрицательный коэффициент предполагает, что по мере увеличения независимой переменной зависимая переменная имеет тенденцию к уменьшению.

Значение коэффициента показывает, насколько изменяется среднее значение зависимой переменной при сдвиге на одну единицу в независимой переменной при сохранении других переменных в константе модели. Это свойство сохранять другие переменные постоянными имеет решающее значение, поскольку оно позволяет вам оценивать влияние каждой переменной отдельно от других.

Коэффициенты в вашей статистической продукции являются оценками фактических параметров совокупности.Чтобы получить несмещенные оценки коэффициентов, которые имеют минимальную дисперсию, и чтобы можно было доверять значениям p, ваша модель должна удовлетворять семи классическим предположениям линейной регрессии OLS.

Статистики считают коэффициенты регрессии нестандартизированной величиной эффекта, поскольку они показывают силу взаимосвязи между переменными, используя значения, которые сохраняют естественные единицы зависимой переменной. Размеры эффекта помогают понять, насколько важны результаты с практической точки зрения.Чтобы узнать больше о нестандартных и стандартизованных размерах эффектов, прочитайте мой пост о размерах эффектов в статистике.

Графическое представление коэффициентов регрессии

Простой способ понять коэффициенты регрессии — представить их в виде линейных наклонов. График подобранной линии иллюстрирует это путем графического изображения отношения между ростом человека (IV) и весом (DV). Числовой вывод и график отображают информацию из одной и той же модели.

Коэффициент высоты в уравнении регрессии равен 106.5. Этот коэффициент представляет собой среднее увеличение веса в килограммах на каждый дополнительный метр роста. Если ваш рост увеличивается на 1 метр, средний вес увеличивается на 106,5 килограмма.

Линия регрессии на графике визуально отображает ту же информацию. Если переместиться вправо по оси абсцисс на один метр, линия увеличится на 106,5 килограмма. Имейте в виду, что безопасно интерпретировать результаты регрессии только в пределах области наблюдения ваших данных. В этом случае данные о росте и весе были получены от девочек средней школы и варьировались от 1.От 3 м до 1,7 м. Следовательно, мы не можем сдвинуть линию на полный метр для этих данных.

Предположим, что линия регрессии плоская, что соответствует нулевому коэффициенту. Для этого сценария средний вес не изменится независимо от того, как далеко вы продвинетесь по линии. Вот почему коэффициент, близкий к нулю, предполагает, что эффекта нет — и вы увидите высокое (незначительное) p-значение, которое согласуется с этим.

Сюжет действительно воплощает это в жизнь. Однако графики могут отображать только результаты простой регрессии — один предиктор и ответ.Для множественной линейной регрессии интерпретация остается той же.

Контурные графики могут отображать две независимые переменные и зависимую переменную. Для получения дополнительной информации прочитайте мою публикацию Контурные графики: использование, примеры и интерпретация.

Использование полиномиальных членов для моделирования кривизны в линейных моделях

Предыдущую линейную зависимость относительно просто понять. Линейная зависимость указывает на то, что изменение остается неизменным по всей линии регрессии.Теперь перейдем к интерпретации коэффициентов криволинейной связи, где эффект зависит от вашего местоположения на кривой. Интерпретация коэффициентов криволинейной связи менее интуитивна, чем линейные зависимости.

Напоминаем, что в линейной регрессии вы можете использовать кривые модели полиномиальных членов в своих данных. Важно помнить, что мы все еще используем линейную регрессию для моделирования кривизны, а не нелинейную регрессию. Вот почему в этом посте я имею в виду криволинейные отношения, а не нелинейные.Нелинейность имеет очень специализированное значение в статистике. Чтобы прочитать об этом различии, прочтите мой пост: Разница между моделями линейной и нелинейной регрессии.

В этом примере регрессии для моделирования кривизны в наборе данных используется квадратичный член (возведенный в квадрат). Вы можете видеть, что p-значения статистически значимы как для линейных, так и для квадратичных членов. Но что, черт возьми, означают коэффициенты?

Графики данных для регрессии с полиномиальными членами

Графическое представление данных действительно помогает визуализировать кривизну и понять регрессионную модель.

На диаграмме показано, как влияние настройки машины на среднее потребление энергии зависит от того, где вы находитесь на кривой регрессии. По оси x, если вы начнете с настройки 12 и увеличите ее на 1, потребление энергии должно снизиться. С другой стороны, если вы начнете с 25 и увеличите настройку на 1, вы должны ощутить повышенное потребление энергии. Около 20, и вы не ожидаете больших изменений.

Регрессионный анализ, использующий полиномы для моделирования кривизны, может усложнить интерпретацию результатов.В отличие от линейной зависимости, влияние независимой переменной изменяется в зависимости от ее значения. Глядя на коэффициенты, картина не проясняется. Вместо этого нарисуйте данные, чтобы по-настоящему понять взаимосвязь. Экспертные знания изучаемой области также могут помочь вам понять результаты.

Связанное сообщение: Аппроксимация кривой с использованием линейной и нелинейной регрессии

Коэффициенты регрессии и отношения между переменными

Регрессионный анализ — это определение того, как изменения независимых переменных связаны с изменениями зависимой переменной.Коэффициенты сообщают вам об этих изменениях, а p-значения говорят вам, значительно ли эти коэффициенты отличаются от нуля.

Все эффекты в этом посте были главными, то есть прямой связью между независимой переменной и зависимой переменной. Однако иногда отношение между IV и DV изменяется в зависимости от другой переменной. Это условие — эффект взаимодействия. Узнайте больше об этих эффектах в моем сообщении: «Понимание эффектов взаимодействия в статистике».

В этом посте я не рассматривал постоянный срок. Обязательно прочтите мой пост о том, как интерпретировать константу!

Статистические данные, о которых я рассказываю в этой публикации, рассказывают вам, как интерпретировать уравнение регрессии, но не говорят, насколько хорошо ваша модель соответствует данным. Для этого вам также следует оценить R-квадрат.

Если вы изучаете регрессию и вам нравится подход, который я использую в своем блоге, посмотрите мою электронную книгу!

Примечание: я написал другую версию этого сообщения, которая появилась в другом месте.Я полностью переписал и обновил его для своего блога.

Как интерпретировать R-квадрат в регрессионном анализе

R-квадрат — это мера согласия для моделей линейной регрессии. Эта статистика указывает процент дисперсии зависимой переменной, которую независимые переменные объясняют вместе. R-квадрат измеряет силу связи между вашей моделью и зависимой переменной в удобной шкале от 0 до 100%.

Похожие сообщения : Когда мне следует использовать регрессионный анализ? и как выполнить регрессионный анализ с помощью Excel

Оценка согласия в регрессионной модели

Линейная регрессия определяет уравнение, которое дает наименьшую разницу между всеми наблюдаемыми значениями и их подобранными значениями. Чтобы быть точным, линейная регрессия находит наименьшую сумму квадратов остатков, которая возможна для набора данных.

Статистики говорят, что регрессионная модель хорошо соответствует данным, если различия между наблюдениями и предсказанными значениями небольшие и несмещенные. Беспристрастность в этом контексте означает, что подобранные значения не являются систематически слишком высокими или слишком низкими где-либо в пространстве наблюдения.

Однако, прежде чем оценивать числовые меры согласия, такие как R-квадрат, вы должны оценить графики остатков. Графики остатков могут выявить смещенную модель гораздо более эффективно, чем числовые результаты, за счет отображения проблемных закономерностей в остатках. Если ваша модель предвзята, вы не можете доверять результатам. Если ваши остаточные графики выглядят хорошо, продолжайте и оцените свой R-квадрат и другие статистические данные.

Прочтите мой пост про проверку остаточных участков.

R-квадрат и добротность

R-squared оценивает разброс точек данных вокруг подобранной линии регрессии.Его также называют коэффициентом детерминации или коэффициентом множественной детерминации для множественной регрессии. Для того же набора данных более высокие значения R-квадрата представляют меньшие различия между наблюдаемыми данными и подобранными значениями.

R-квадрат — это процент вариации зависимой переменной, которую объясняет линейная модель.

R-квадрат всегда от 0 до 100%:

• 0% представляет собой модель, которая не объясняет никаких вариаций переменной отклика вокруг ее среднего значения.Среднее значение зависимой переменной предсказывает зависимую переменную, а также модель регрессии.
• 100% представляет собой модель, которая объясняет все отклонения переменной отклика от ее среднего значения.

Обычно, чем больше R ² , тем лучше регрессионная модель соответствует вашим наблюдениям. Однако в этом руководстве есть важные оговорки, которые я рассмотрю как в этой, так и в следующей статье.

Связанное сообщение : Что такое независимые и зависимые переменные?

Визуальное представление R-квадрата

Чтобы наглядно продемонстрировать, как значения R-квадрата представляют разброс вокруг линии регрессии, вы можете нанести на график подобранные значения по наблюдаемым значениям.

R-квадрат для модели регрессии слева составляет 15%, а для модели справа — 85%. Когда регрессионная модель учитывает большую дисперсию, точки данных находятся ближе к линии регрессии. На практике вы никогда не встретите регрессионную модель со 100% -ным значением R ² . В этом случае подобранные значения равны значениям данных и, следовательно, все наблюдения попадают точно на линию регрессии.

R-квадрат имеет ограничения

Вы не можете использовать R-квадрат, чтобы определить, смещены ли оценки коэффициентов и прогнозы, поэтому вы должны оценить остаточные графики.

R-квадрат не указывает, обеспечивает ли регрессионная модель адекватное соответствие вашим данным. Хорошая модель может иметь низкую стоимость R ² . С другой стороны, смещенная модель может иметь высокое значение ² рэнд!

Всегда ли проблема с низкими значениями R-квадрата?

Нет! Модели регрессии с низкими значениями R-квадрата могут быть отличными моделями по нескольким причинам.

Некоторым областям знаний присуще большее количество необъяснимых вариаций. В этих областях ваши значения R ² обязательно будут ниже.Например, исследования, которые пытаются объяснить поведение человека, обычно имеют значения R ² менее 50%. Людей сложнее предсказать, чем такие вещи, как физические процессы.

К счастью, если у вас низкое значение R-квадрата, но независимые переменные статистически значимы, вы все равно можете сделать важные выводы о взаимосвязях между переменными. Статистически значимые коэффициенты продолжают представлять среднее изменение зависимой переменной при сдвиге на одну единицу в независимой переменной.Ясно, что умение делать подобные выводы жизненно важно.

Связанное сообщение : Как интерпретировать модели регрессии, которые имеют значимые переменные, но низкий R-квадрат

Существует сценарий, при котором небольшие значения R-квадрата могут вызвать проблемы. Если вам нужно генерировать относительно точные прогнозы (узкие интервалы прогнозирования), низкий R ² может стать препятствием для шоу.

Насколько высоким должен быть R-квадрат, чтобы модель давала полезные прогнозы? Это зависит от требуемой точности и количества вариаций в ваших данных.Для точных прогнозов требуется высокий R ² , но этого недостаточно, как мы узнаем в следующем разделе.

Связанное сообщение : Понимание точности в прикладной регрессии, чтобы избежать дорогостоящих ошибок

Всегда ли высокие значения R-квадрата хороши?

Нет! Модель регрессии с высоким значением R-квадрата может иметь множество проблем. Вы, вероятно, ожидаете, что высокий R ² указывает на хорошую модель, но изучите графики ниже.Построенный линейный график моделирует связь между подвижностью электронов и плотностью.

Данные на подобранном линейном графике соответствуют соотношению с очень низким уровнем шума, а R-квадрат составляет 98,5%, что кажется фантастическим. Однако линия регрессии постоянно занижает и переоценивает данные вдоль кривой, что является смещением. График остатков и соответствий подчеркивает эту нежелательную закономерность. Несмещенная модель имеет невязки, которые случайным образом разбросаны вокруг нуля. Неслучайные остаточные образцы указывают на плохое соответствие, несмотря на высокий R ² .Всегда проверяйте свои остаточные участки!

Этот тип смещения спецификации возникает, когда ваша линейная модель не определена. Другими словами, в нем отсутствуют важные независимые переменные, полиномиальные члены и условия взаимодействия. Чтобы получить случайные остатки, попробуйте добавить члены к модели или подобрать нелинейную модель.

Связанное сообщение : Спецификация модели: выбор правильной модели регрессии

Ряд других обстоятельств может искусственно завысить ваш R ² .Эти причины включают переоснащение модели и интеллектуальный анализ данных. Любой из них может создать модель, которая выглядит так, как будто она отлично подходит для данных, но на самом деле результаты могут быть полностью обманчивыми.

Модель с переобучением — это та, в которой модель соответствует случайным особенностям выборки. Интеллектуальный анализ данных может использовать случайные корреляции. В любом случае вы можете получить модель с высоким R ² даже для полностью случайных данных!

Связанное сообщение : Пять причин, почему ваш R-квадрат может быть слишком высоким

R-квадрат не всегда прост

На первый взгляд, R-квадрат кажется простой для понимания статистикой, которая показывает, насколько хорошо регрессионная модель соответствует набору данных.Однако это не говорит нам всей истории. Чтобы получить полную картину, вы должны рассмотреть значения R ² в сочетании с графиками остатков, другой статистикой и глубоким знанием предметной области.

Я продолжу исследовать ограничения ² рэнд в своей следующей публикации и изучу два других типа ² рэнд: скорректированный R-квадрат и предсказанный R-квадрат. Эти две статистики касаются конкретных проблем с R-квадрат. Они предоставляют дополнительную информацию, с помощью которой вы можете оценить соответствие вашей регрессионной модели.

Вы также можете прочитать о стандартной ошибке регрессии, которая представляет собой другой тип меры согласия.

Обязательно прочтите мой пост, где я отвечаю на извечный вопрос: насколько высоким должен быть R-квадрат?

Если вы изучаете регрессию и вам нравится подход, который я использую в своем блоге, посмотрите мою электронную книгу!

Примечание: я написал другую версию этого сообщения, которая появилась в другом месте. Я полностью переписал и обновил его для своего блога.

Размеры эффекта в статистике — Статистика Джим

Размеры эффекта в статистике количественно определяют различия между средними значениями группы и отношениями между переменными. Хотя аналитики часто сосредотачиваются на статистической значимости, используя p-значения, величина эффекта определяет практическую важность результатов.

В экспериментах и ​​других исследованиях аналитики обычно оценивают отношения между переменными.Величина эффекта отражает величину взаимосвязи между переменными. Например, вы можете узнать, различаются ли средние показатели здоровья между контрольной группой и группой лечения, получающей новое лекарство. Или вы можете определить, связаны ли температуры обработки с прочностью продукта.

Величина эффекта подскажет, сильны эти отношения или нет. Оказывают ли эти переменные большое или незначительное влияние на результат? Экспериментальная медицина может улучшить результаты для здоровья, но является ли это улучшением тривиальным или существенным? Этот тип информации имеет решающее значение для определения значимости эффекта в реальных приложениях.

Эффект бывает двух основных вкусов: нестандартный и стандартизованный. В зависимости от вашей области вы можете быть более знакомы с одним или другим.

В этом посте вы узнаете как о нестандартных, так и о стандартизованных размерах эффектов. В частности, мы рассмотрим следующие размеры эффектов:

Наконец, я закрываю сообщение, объясняя разницу между статистической значимостью и величиной эффекта, а также почему нужно учитывать и то, и другое.

Нестандартные размеры эффекта

Нестандартные размеры эффекта используют натуральные единицы данных.Использование единиц необработанных данных может быть удобным, если вы интуитивно понимаете эти единицы. Это часто случается с материальными понятиями, такими как вес, деньги, температура и т. Д.

Давайте рассмотрим два распространенных типа нестандартизованных величин эффекта: среднюю разницу между группами и коэффициенты регрессии.

Средние различия между группами

Это просто. Просто вычтите группу, чтобы рассчитать нестандартный размер эффекта

Разница между средними значениями группы = Среднее значение для группы 1 — Среднее значение для группы 2

Группы 1 и 2 могут быть средствами групп обработки и контроля, средствами посттеста и предварительного тестирования, двумя различными типами обработки и так далее.

Например, представьте, что мы разрабатываем таблетку для похудения. Контрольная группа теряет в среднем 5 кг, в то время как группа лечения теряет в среднем 15 во время исследования. Размер эффекта 15 — 5 = 10 кг. Это средняя разница между двумя группами.

Поскольку вы вычитаете только средние, единицы остаются естественными единицами данных. В этом примере мы используем килограммы. Следовательно, величина эффекта составляет 10 кг.

Связанное сообщение : Последующие тесты в ANOVA для оценки различий между средними значениями

Коэффициенты регрессии

Коэффициенты регрессии — это величина эффекта, указывающая на взаимосвязь между переменными.Эти коэффициенты используют единицы зависимой переменной вашей модели.

Например, предположим, что вы подходите к регрессионной модели с многолетним опытом работы в качестве независимой переменной и доходом в долларах США в качестве зависимой переменной. Модель оценивает коэффициент для многолетнего опыта, например, в 867. Это значение указывает на то, что за каждый год увеличения опыта доход увеличивается в среднем на 867 долларов.

Это значение представляет собой величину эффекта для отношения между годами опыта и доходом.Это нестандартный размер эффекта, поскольку он использует натуральные единицы зависимой переменной — доллары США.

Связанное сообщение : Как интерпретировать коэффициенты регрессии и их P-значения

Стандартные размеры эффекта

Стандартизированные размеры эффекта не используют исходные единицы данных. Вместо этого они безразмерны, что позволяет сравнивать результаты исследований и переменных, в которых используются разные единицы.

Кроме того, стандартизованные размеры эффекта полезны для экспериментов, в которых исходные единицы не имеют смысла по своей сути или потенциально сбивают с толку ваших читателей.Например, вспомните о многолетнем опыте и доходе. В этом исследовании результаты представлены в долларах США или, например, в вашей местной валюте. Как единица измерения ваша валюта имеет для вас значение. Вы понимаете, что представляет собой величина стоимости.

И наоборот, многие психологические исследования используют инвентаризацию для оценки личностных характеристик. Эти единицы инвентаря не имеют смысла по своей сути. Например, может не быть самоочевидным, представляет ли разница в 10 пунктов в конкретном инвентаре небольшой или большой эффект.Даже если вы знаете ответ, потому что это ваша специальность, ваши читатели могут не знать!

Однако, стандартизируя размер эффекта и удаляя блоки данных, величина эффекта становится очевидной. Вы можете сравнить его с другими результатами, и вам не нужно знать исходные единицы, чтобы понять результаты.

Рассмотрите возможность использования стандартизированных размеров эффекта для сравнения исследований с различными переменными. Или когда исходные единицы не имеют интуитивного смысла. В метаанализе часто используются стандартизированные величины эффекта из многих исследований для обобщения набора результатов.

Давайте рассмотрим несколько распространенных стандартизированных величин эффекта, включая коэффициенты корреляции, d Коэна, квадрат эта и квадрат омега.

Коэффициенты корреляции

. Вы можете не думать о коэффициентах корреляции как о стандартизированной величине эффекта, но они являются стандартизированной альтернативой коэффициентам регрессии. Корреляция не использует исходные единицы данных, и все значения находятся в диапазоне от -1 до +1. Вы можете использовать их для сравнения сильных сторон отношений между различными парами переменных, потому что они используют стандартизированную шкалу.

В примере с коэффициентом регрессии напомним, что коэффициент 867 представляет собой среднее изменение зависимой переменной в долларах США. Вместо этого вы можете сообщить о корреляции между опытом и доходом.

Чтобы понять потенциальную силу коэффициентов корреляции, рассмотрите различные исследования, в которых обнаруживается корреляция между ростом и весом, температурой обработки и прочностью продукта, а также количеством часов нахождения на солнце и оценкой депрессии. Эти исследования оценивают отношения между совершенно разными типами переменных, которые используют разные единицы измерения.

Теперь представьте, что все эти пары переменных имеют одинаковый коэффициент корреляции. Несмотря на то, что пары сильно различаются, вы знаете, что сильные стороны отношений равны. Или, если бы у одного была более высокая корреляция, вы бы быстро увидели, что у него более сильные отношения. Разнообразный характер переменных вовсе не проблема, потому что коэффициенты корреляции стандартизированы!

Вместо коэффициентов корреляции вы также можете использовать стандартизированные коэффициенты регрессии по тем же причинам.

Связанное сообщение : Интерпретация коэффициентов корреляции и объяснение корреляции порядка рангов Спирмена

Коэна d

Коэна d — это стандартизированная величина эффекта для различий между средними значениями группы. Для нестандартного размера эффекта вы просто вычитаете групповые средние. Чтобы стандартизировать его, разделите эту разницу на стандартное отклонение. Это подходящий размер эффекта для сообщения с результатами t-теста и ANOVA.

Числитель — это просто нестандартная величина эффекта, которую вы делите на стандартное отклонение.Стандартное отклонение — это либо объединенное стандартное отклонение для обеих групп, либо для контрольной группы. Поскольку обе части дроби используют одни и те же единицы, процесс деления отменяет их и дает безразмерный результат.

Коэна d представляет размер эффекта, указывая, насколько велик нестандартизованный эффект по сравнению с изменчивостью данных. Думайте об этом как о соотношении сигнал / шум. Большой d Коэна означает, что эффект (сигнал) велик по сравнению с изменчивостью (шумом). d из 1 указывает, что эффект такой же величины, как и изменчивость.2 означает, что эффект вдвое превышает размер изменчивости. И т. Д.

Например, если размер нестандартного эффекта равен 10, а стандартное отклонение равно 2, d Коэна будет впечатляющим 5. Однако, если у вас такой же размер эффекта, равный 10, и стандартное отклонение также равно 10, d Коэна будет намного меньше. впечатляет 1. Эффект сопоставим с изменчивостью данных.

По мере того, как вы приобретаете опыт в своей области обучения, вы узнаете, какие размеры эффекта считаются малыми, средними и большими.Коэн предположил, что значения 0,2, 0,5 и 0,8 представляют малые, средние и большие эффекты. Однако эти значения применимы не ко всем предметным областям. Вместо этого постарайтесь познакомиться с ценностями Коэна в своей предметной области.

Eta Squared и Omega Squared

Eta Squared и связанная с ним Omega Squared представляют собой стандартизированные величины эффекта, которые указывают процент дисперсии, которую объясняет каждая категориальная переменная в модели ANOVA. Значения могут находиться в диапазоне от 0 до 100%. Эти величины эффекта аналогичны R-квадрату, который представляет собой процент дисперсии, которую все переменные в модели в совокупности объясняют.

Каждая категориальная переменная имеет значение, указывающее процент вариации, которую она объясняет. Как и R-квадрат, эта в квадрате и омега в квадрате — это интуитивно понятные меры, которые вы можете использовать для сравнения величин переменных эффектов между моделями.

Разница между эта в квадрате и омега-квадратом заключается в том, что омега в квадрате корректирует смещение, присутствующее в квадрате эта, особенно для небольших выборок. Как правило, статистики предпочитают омега-квадрат, потому что это беспристрастная оценка.

Связанное сообщение : Как интерпретировать R-квадрат

Размеры эффекта и статистическая значимость

Исторически все статистические результаты имели статистическую значимость.Статистическая значимость была целью. Однако со временем этот акцент изменился. Аналитики все чаще сообщают о размерах эффекта, чтобы показать, что их выводы важны в реальном мире.

В чем разница между этими двумя концепциями?

После выполнения проверки гипотез статистически значимые результаты показывают, что ваша выборка предоставляет достаточные доказательства, чтобы сделать вывод о существовании эффекта в популяции. В частности, статистическая значимость предполагает, что эффект популяции вряд ли будет равен нулю.

Это хорошее начало. Это помогает исключить случайную ошибку выборки как причину очевидного эффекта в вашей выборке.

Хотя слово «значительный» делает результаты важными, оно не обязательно означает, что размер эффекта значим в реальном мире. Опять же, это предполагает только ненулевой эффект, который включает тривиальные выводы.

Если у вас большой размер выборки и / или низкая вариабельность ваших данных, тесты гипотез могут дать значительные p-значения для тривиальных эффектов.

И наоборот, величина эффекта указывает на величину этих эффектов. Оценивая размер эффекта, вы можете определить, является ли эффект значимым в реальном мире или тривиальным, не имеющим практического значения.

Вкратце, вот разница:

• Статистическая значимость : после учета случайной ошибки выборки ваша выборка предполагает, что в генеральной совокупности существует ненулевой эффект.
• Размеры эффекта : Величина эффекта.Он отвечает на вопросы о том, насколько эффективно лечение. Отношения сильные или слабые?

Связанные сообщения : Как работают проверки гипотез (уровни значимости) и как интерпретировать P-значения

Учитывайте как размер эффекта, так и статистическую значимость!

Очень важно использовать обе статистические данные вместе. В конце концов, вы можете иметь заметный эффект в вашей выборке, но не существенный. В этом случае случайная ошибка выборки может создавать видимость эффекта в выборке, но ее не существует в генеральной совокупности.

Если ваши результаты статистически значимы, оцените размер эффекта, чтобы определить, насколько он важен.

Чтобы получить от меня бонусные баллы, интерпретируйте размер эффекта с помощью доверительных интервалов, чтобы оценить точность оценки.

Для получения дополнительной информации по этой теме, в том числе о роли доверительных интервалов в этом процессе, прочтите мой пост о практической и статистической значимости.

Коэффициент детерминации: Обзор

Что такое коэффициент детерминации?

Коэффициент детерминации — это статистическое измерение, которое исследует, как различия в одной переменной могут быть объяснены разницей во второй переменной при прогнозировании исхода данного события.Другими словами, этот коэффициент, более известный как R-квадрат (или R ² ), оценивает, насколько сильна линейная связь между двумя переменными, и на него сильно полагаются исследователи при проведении анализа тенденций. Приведем пример его применения: этот коэффициент может включать следующий вопрос: если женщина забеременеет в определенный день, какова вероятность того, что она родит ребенка в определенный день в будущем? В этом сценарии этот показатель предназначен для расчета корреляции между двумя взаимосвязанными событиями: зачатием и рождением.

Ключевые выводы

• Коэффициент детерминации — это сложная идея, основанная на статистическом анализе моделей данных.
• Коэффициент детерминации используется для объяснения того, насколько изменчивость одного фактора может быть вызвана его отношением к другому.
• Этот коэффициент обычно известен как R-квадрат (или R ² ), и иногда его называют «степенью соответствия».
• Эта мера представлена ​​как значение от 0.0 и 1,0, где значение 1,0 указывает на идеальное соответствие и, таким образом, является высоконадежной моделью для будущих прогнозов, а значение 0,0 указывает на то, что модель вообще не может точно моделировать данные.

Понимание коэффициента детерминации

Коэффициент детерминации — это измерение, используемое для объяснения того, насколько изменчивость одного фактора может быть вызвана его взаимосвязью с другим связанным фактором. Эта корреляция, известная как «степень соответствия», представлена ​​как значение от 0.0 и 1.0. Значение 1,0 указывает на идеальное соответствие и, таким образом, является высоконадежной моделью для будущих прогнозов, а значение 0,0 указывает на то, что расчет вообще не может точно смоделировать данные. Но значение 0,20, например, предполагает, что 20% зависимой переменной предсказывается независимой переменной, тогда как значение 0,50 предполагает, что 50% зависимой переменной предсказывается независимой переменной, и так далее.

График коэффициента детерминации

На графике степень соответствия измеряет расстояние между подогнанной линией и всеми точками данных, которые разбросаны по диаграмме.Плотный набор данных будет иметь линию регрессии, которая близка к точкам и будет иметь высокий уровень соответствия, что означает, что расстояние между линией и данными невелико. Хотя хорошее соответствие имеет R ² , близкое к 1,0, само по себе это число не может определить, смещены ли точки данных или прогнозы. Он также не сообщает аналитикам, является ли значение коэффициента детерминации изначально хорошим или плохим. Пользователь по своему усмотрению может оценить значение этой корреляции и то, как ее можно применить в контексте анализа будущих тенденций.

Что такое коэффициент в химической формуле?

Вы победили наименование соединений и теперь готовы перейти к уравновешиванию химических уравнений. Но в этом процессе задействовано больше чисел, и уже коэффициенты кажутся сложнее, чем индексы. Индексы в химической формуле постоянны для каждого соединения. Фосфат натрия всегда Na3PO4. Метан всегда Ch5. Даже соединения, которые могут быть выражены разными способами (уксусная кислота: Ch4COOH или C2h4O2), всегда содержат одинаковое количество соответствующих элементов.Не так с коэффициентами. Метан может фигурировать в химическом уравнении как 3Ч5, 4Ч5 или даже 18Ч5. Как можно изменить это число, не меняя состав? И что заставляет его измениться? Обратите внимание, что все числа, следующие за химическими символами, должны быть нижними индексами.

Идентификация

Коэффициент в химической формуле — это число, непосредственно предшествующее соединению. Он отображается в полном размере, а не в нижнем или верхнем индексе.

Функция

Коэффициент в химической формуле представляет количество каждого присутствующего химического вещества.Количество вещества измеряется в молях.

Крот

Крот — непростая задача для освоения. Путаница обычно связана с тем фактом, что его можно использовать для измерения атомов, молекул или всего, что связано с количеством. Просто помните, что моль измеряет самую базовую возможную единицу количества. Если вы имеете дело с атомами водорода, то моль измеряет количество присутствующих атомов. Если вы имеете дело с молекулами этана (Ch4Ch4), то самая основная единица — это молекула, а не атом.(+) + PO4 (3-) -> Na3PO4 3 моль Na, 1 моль PO4 -> 3 моль Na, 1 моль PO4 Ch5 + 2O2 -> CO2 + 2h3O 1 моль C, 4 моль H, 4 моль O -> 1 моль C, 4 моль H, 4 моль O

Преобразование молей в граммы

Мы также используем коэффициенты при определении количества химического вещества для использования в лаборатории. Мы не можем взвешивать моль на весах, поэтому мы должны переводить моль в граммы. Для этого преобразования мы используем молярную массу каждого элемента, найденную в периодической таблице. Если из наших стехиометрических расчетов мы знаем, что нам нужно 5 моль льда (h3O), то мы просто используем анализ размеров, чтобы выяснить, сколько граммов льда добавить в реакцию: 10 моль H (1.00794 г / моль H) + 5 моль O (15,9994 г / моль O) = 90,0764 г льда

Таблица коэффициентов для модели Fit Regression Model

Стандартная ошибка коэффициента оценивает изменчивость между оценками коэффициентов, которую вы получили бы, если бы вы снова и снова брали выборки из одной и той же совокупности. Расчет предполагает, что размер выборки и коэффициенты для оценки останутся прежними, если вы будете выполнять выборку снова и снова.

Интерпретация

Используйте стандартную ошибку коэффициента, чтобы измерить точность оценки коэффициента.Чем меньше стандартная ошибка, тем точнее оценка. Деление коэффициента на его стандартную ошибку дает значение t. Если p-значение, связанное с этой t-статистикой, меньше вашего уровня значимости, вы делаете вывод, что коэффициент статистически значим.

Регрессионный анализ: инсоляция по сравнению с югом, севером, временем суток.

Коэффициенты Термин Coef SE Coef T-Value P-Value VIF Константа 809 377 2.14 0,042 Юг 20,81 8,65 2,41 0,024 2,24 Север -23,7 17,4 -1,36 0,186 2,17 Время суток -30,2 10,8 -2,79 0,010 3,86

В этой модели север и юг измеряют положение фокусной точки в дюймах. Коэффициенты для Севера и Юга одинаковы по величине.