Коэффициент, который показывает долю вариации результативного признака y, объясненную влиянием факторных переменных, называется коэффициентом детерминации и обозначается как R² (R-квадрат).

Давайте разберем, что это означает и как его интерпретировать:

1. Определение R²: Коэффициент детерминации R² представляет собой долю общей вариации зависимой переменной (y),которая объясняется вариацией независимых переменных (факторных переменных) в модели регрессии.
2. Интерпретация: Значение R² варьируется от 0 до 1.
   • Если R² = 0, это означает, что модель не объясняет никакой вариации в зависимой переменной.
   • Если R² = 1, это означает, что модель полностью объясняет вариацию в зависимой переменной.
   • Значение R², например, 0.75, означает, что 75% вариации в y объясняется влиянием факторов, включенных в модель.
3. Расчет R²: Коэффициент детерминации рассчитывается по следующей формуле:
   • R² = 1 - (SS_ошибки / SS_общая),
   • где SS_ошибки - сумма квадратов ошибок (разница между фактическими и предсказанными значениями),
   • SS_общая - общая сумма квадратов (разница между фактическими значениями и средним значением).

Таким образом, R² является важным показателем, который помогает оценить, насколько хорошо модель регрессии объясняет данные. Однако, важно помнить, что высокий R² не всегда означает, что модель хороша, и необходимо учитывать и другие статистические критерии при оценке качества модели.