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regression

을 제곱 하면 왜 분산이 설명됩니까? 모델 의

이것은 기본적인 질문 일지 모르지만 회귀 모델 의 값을 단순히 제곱하여 설명 된 분산의 그림을 줄 수있는 이유가 궁금합니다 . $R$

R

나는 계수가 관계의 힘을 줄 수 있다는 것을 이해 하지만,이 값을 단순히 제곱하는 것이 설명 된 분산의 척도를 어떻게 제공하는지 이해하지 못합니다. $R$

R

이것에 대한 쉬운 설명이 있습니까?

도와 주셔서 감사합니다!

답변

$R$

R

$Y$

Y

$X$

X

$θ$

θ

$R$

R

$\cos (θ)$

cos⁡(θ)

$Y$

Y

$X$

X

$| | Y | | \cos (θ)$

||Y||cos⁡(θ)

$X$

X

$Y$

Y

$X$

X

$| | Y | | \sin (θ)$

||Y||sin⁡(θ)

$X$

X

σ 2 Y = σ 2 Y cos 2 (θ) + σ 2 Y sin 2 (θ)

$R^{2}$

R2

$R$

R

답변

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