Добре підігнана регресійна модель призводить до прогнозованих значень, близьких до спостережених значень даних. Модель середнього значення, яка використовує середнє для кожного прогнозованого значення, як правило, використовувалася б, якби не було корисних змінних предикторів.

Лінію регресії іноді називають «лінією найкращого підходу», оскільки вона є такою лінія, яка найкраще підходить, якщо її провести через точки. Це лінія, яка мінімізує відстань фактичних балів від прогнозованих.

від 0,50 до 0,99 A R-квадрат від 0,50 до 0,99 є прийнятним у дослідженнях соціальних наук, особливо коли більшість пояснювальних змінних є статистично значущими.');})();(function(){window.jsl.dh('MTDQZqqaNuu_p84Pk_TL-QY__43','

Інтерпретація ключових результатів моделі відповідної регресії

1. Крок 1: Визначте, які терміни найбільше впливають на варіабельність відповіді.
2. Крок 2: Визначте, чи є зв’язок між відповіддю та терміном статистично значущим.
3. Крок 3. Визначте, наскільки модель відповідає вашим даним.

Те, що кваліфікується як «хороше» значення R-квадрат, залежатиме від контексту. У деяких галузях, таких як соціальні науки, навіть відносно низьке значення R-квадрат, наприклад 0,5, можна вважати відносно сильним. В інших галузях стандарти хороших показників R-квадрат можуть бути набагато вищими, наприклад 0,9 або вище.

Результатом є регресійна модель, яка добре підходить прогнозовані значення, близькі до спостережених значень даних. Модель середнього значення, яка використовує середнє для кожного прогнозованого значення, як правило, використовувалася б, якби не було корисних змінних предикторів.