எக்செல் இல் R ஸ்கொயர் மதிப்பை எவ்வாறு சேர்ப்பது?

உங்கள் எக்செல் விரிதாளில் R ஸ்கொயர் மதிப்பைச் சேர்க்க விரும்பினால், நீங்கள் சரியான இடத்திற்கு வந்துவிட்டீர்கள். இந்தக் கட்டுரையில், எக்செல் இல் R ஸ்கொயர் மதிப்பைக் கணக்கிடுவதற்குத் தேவையான படிகள் மூலம் நாங்கள் உங்களுக்கு வழிகாட்டுவோம். R Squared என்றால் என்ன, அது ஏன் முக்கியமானது என்பதை விளக்குவோம், அத்துடன் அதைச் சேர்ப்பதற்கான படிப்படியான வழிமுறைகளையும் வழங்குவோம். எங்கள் உதவியுடன், இந்த முக்கியமான மதிப்பை உங்கள் தரவில் விரைவாகவும் எளிதாகவும் சேர்க்க முடியும். தொடங்குவோம்!

• விரிதாளின் நெடுவரிசைகளில் உங்கள் தரவை உள்ளிடுவதன் மூலம் தொடங்கவும்.
• பக்கத்தின் மேலே உள்ள ரிப்பனில் உள்ள செருகு தாவலைக் கிளிக் செய்யவும்.
• விளக்கப்படங்கள் பகுதியைத் திறந்து, சிதறல் விருப்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• உங்கள் தரவைத் தேர்ந்தெடுத்து சரி பொத்தானைக் கிளிக் செய்யவும்.
• விளக்கப்படத்தைக் கிளிக் செய்து, மேல் வலது மூலையில் உள்ள + பொத்தானைக் கிளிக் செய்யவும்.
• விருப்பங்களின் பட்டியலில் Trendline ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• விளக்கப்படம் தேர்வுப்பெட்டியில் காட்சி R-ஸ்கொயர் மதிப்பைக் கிளிக் செய்யவும்.
• உங்கள் மாற்றங்களைப் பயன்படுத்த மூடு பொத்தானைக் கிளிக் செய்யவும்.

R ஸ்கொயர் மதிப்பு இப்போது உங்கள் விளக்கப்படத்தில் காட்டப்படும்.

எக்செல் உள்ள அனைத்து ஹைப்பர்லிங்க்களையும் எவ்வாறு அகற்றுவது

R ஸ்கொயர் மதிப்பு என்றால் என்ன?

R Squared (R2) என்பது ஒரு புள்ளியியல் அளவீடு ஆகும், இது பின்னடைவு மாதிரியின் பொருத்தத்தின் நன்மையை மதிப்பிட பயன்படுகிறது. ஒரு மாதிரி அது கணிக்கும் தரவுக்கு எவ்வளவு பொருந்துகிறது என்பதை தீர்மானிக்க இது பயன்படுகிறது. R ஸ்கொயர் என்பது சார்பு மாறியில் உள்ள மாறுபாட்டின் விகிதமாகும் (மாறி கணிக்கப்படுகிறது), இது மாதிரியில் உள்ள சுயாதீன மாறிகள் (முன்கணிப்பாளர்கள்) மூலம் விளக்கப்படுகிறது. இது பொதுவாக சதவீத மதிப்பாக குறிப்பிடப்படுகிறது.

ஆர் ஸ்கொயர் நிர்ணய குணகம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. இது 0 முதல் 1 வரை இருக்கும், 0 என்பது சார்பு மாறியில் உள்ள எந்த மாறுபாட்டையும் மாதிரி விளக்கவில்லை என்பதையும் 1 சார்பு மாறியில் உள்ள அனைத்து மாறுபாடுகளையும் மாதிரி விளக்குகிறது என்பதையும் குறிக்கிறது. R ஸ்கொயர் மதிப்பு எவ்வளவு அதிகமாக இருக்கிறதோ, அந்த மாதிரியானது தரவுகளுடன் பொருந்துகிறது.

எக்செல் இல் R ஸ்கொயர் மதிப்பை எவ்வாறு சேர்ப்பது?

எக்செல் இல் R ஸ்கொயர் மதிப்பைச் சேர்ப்பது ஒப்பீட்டளவில் நேரடியான செயலாகும். முதலில், உங்கள் தரவை எக்செல் விரிதாளில் உள்ளிட வேண்டும். தரவு உள்ளிடப்பட்டதும், திரையின் மேற்புறத்தில் உள்ள தரவு தாவலைக் கிளிக் செய்து, பின்னர் தரவு பகுப்பாய்வு என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

பின்னர் தரவு பகுப்பாய்வு விருப்பங்களின் பட்டியல் உங்களுக்கு வழங்கப்படும். பின்னடைவு விருப்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், புதிய சாளரம் திறக்கும். இந்த சாளரத்தில், உள்ளீட்டு வரம்பு, வெளியீட்டு வரம்பு மற்றும் சார்பு மாறி ஆகியவற்றை நீங்கள் குறிப்பிட வேண்டும். உள்ளீடு Y ரேஞ்ச் விருப்பத்தில் லேபிள்களைப் படிக்கும் பெட்டியை சரிபார்க்கவும். இது வெளியீட்டில் R ஸ்கொயர் மதிப்பு சேர்க்கப்பட்டுள்ளதை உறுதி செய்யும். இறுதியாக, சரி என்பதைக் கிளிக் செய்யவும், R Squared மதிப்பு வெளியீட்டு வரம்பில் சேர்க்கப்படும்.

ஆர் ஸ்கொயர் மதிப்புகளை விளக்குதல்

R சதுர மதிப்புகளை பல்வேறு வழிகளில் விளக்கலாம். பொதுவாக, R ஸ்கொயர் மதிப்பு 0.7 அல்லது அதற்கு மேற்பட்டது நல்ல பொருத்தமாக கருதப்படுகிறது, அதே சமயம் 0.4 அல்லது அதற்கும் குறைவான R ஸ்கொயர் மதிப்பு மோசமான பொருத்தமாக கருதப்படுகிறது. இருப்பினும், R ஸ்கொயர் மதிப்புகள் மாதிரியில் உள்ள மாறிகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள அவதானிப்புகளின் எண்ணிக்கையால் பாதிக்கப்படுகின்றன என்பதை நினைவில் கொள்வது அவசியம்.

சுயாதீனமான மற்றும் சார்பு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவின் திசை அல்லது அளவு பற்றிய தகவலை R ஸ்கொயர் மதிப்பு வழங்காது என்பதையும் நினைவில் கொள்வது அவசியம். இந்த தகவலுக்கு, நீங்கள் மாதிரியின் குணகங்களைப் பார்க்க வேண்டும்.

R சதுர மதிப்பு மற்றும் மாதிரி துல்லியம்

R ஸ்கொயர் மதிப்பு பெரும்பாலும் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தின் அளவீடாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இருப்பினும், R ஸ்கொயர் மதிப்பு துல்லியத்தின் சரியான அளவீடு அல்ல என்பதை நினைவில் கொள்வது அவசியம். உயர் R ஸ்கொயர் மதிப்பைக் கொண்ட ஒரு மாதிரியானது, தரவு நேரியல் அல்லாததாக இருந்தால் அல்லது மாதிரி அதிகமாகப் பொருத்தப்பட்டிருந்தால், இன்னும் துல்லியமாக இருக்காது.

கூடுதலாக, R ஸ்கொயர் மதிப்புகளைக் கையாள முடியும் என்பதை நினைவில் கொள்வது அவசியம். ஒரு மாதிரியில் கூடுதல் சார்பற்ற மாறிகளைச் சேர்ப்பது R ஸ்கொயர் மதிப்பை அதிகரிக்கலாம், கூடுதல் மாறிகள் உண்மையில் மாதிரியை மேம்படுத்தாவிட்டாலும் கூட.

R சதுர மதிப்பு மற்றும் மாதிரி தேர்வு

வெவ்வேறு மாதிரிகளை ஒப்பிட்டு, கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பிற்கான சிறந்த மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்க R ஸ்கொயர் மதிப்புகள் பயன்படுத்தப்படலாம். பொதுவாக, R Squared மதிப்பு அதிகம் உள்ள மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது சிறந்தது. இருப்பினும், R ஸ்கொயர் மதிப்பு மிகவும் துல்லியமான மாதிரியைக் குறிக்க வேண்டிய அவசியமில்லை என்பதை நினைவில் கொள்வது அவசியம்.

கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பிற்கான சிறந்த மாதிரியைத் தீர்மானிக்க, Akaike தகவல் அளவுகோல் (AIC) மற்றும் Bayesian தகவல் அளவுகோல் (BIC) போன்ற பிற அளவீடுகளுடன் R ஸ்கொயர் மதிப்பு பயன்படுத்தப்பட வேண்டும்.

R சதுர மதிப்பு மற்றும் மாறி தேர்வு

ஒரு மாதிரியில் மிக முக்கியமான சுயாதீன மாறிகளைத் தேர்ந்தெடுக்க R ஸ்கொயர் மதிப்புகள் பயன்படுத்தப்படலாம். பொதுவாகச் சொன்னால், அதிக R ஸ்கொயர் மதிப்புகளைக் கொண்ட சுயாதீன மாறிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது சிறந்தது. இருப்பினும், R ஸ்கொயர் மதிப்பு மிக முக்கியமான மாறியைக் குறிக்க வேண்டிய அவசியமில்லை என்பதை நினைவில் கொள்வது அவசியம்.

எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மாறி அதிக R ஸ்கொயர் மதிப்பைக் கொண்டிருந்தாலும் குறைந்த குணகமாக இருந்தால், சார்பு மாறியைக் கணிக்க அந்த மாறி உண்மையில் முக்கியமல்ல. இந்த வழக்கில், மாதிரியில் உள்ள மிக முக்கியமான மாறிகளைத் தீர்மானிக்க t- புள்ளிவிவரம் மற்றும் F- புள்ளிவிவரம் போன்ற பிற நடவடிக்கைகளைப் பயன்படுத்துவது சிறந்தது.

சில அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

R ஸ்கொயர் மதிப்பு என்றால் என்ன?

ஒரு R ஸ்கொயர் மதிப்பு, நிர்ணய குணகம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது இரண்டு தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு இடையே உள்ள தொடர்பின் அளவை தீர்மானிக்கும் ஒரு புள்ளியியல் அளவாகும். இது நேரியல் பின்னடைவுக் கோடு தரவுப் புள்ளிகளுக்கு எவ்வளவு பொருந்துகிறது என்பதற்கான அளவீடு ஆகும். இது 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் உள்ள எண்ணாக வெளிப்படுத்தப்படுகிறது, 0 என்றால் எந்த தொடர்பும் இல்லை மற்றும் 1 என்பது சரியான தொடர்பு என்று பொருள்.

எக்செல் இல் R ஸ்கொயர் மதிப்பை எவ்வாறு கணக்கிடுவது?

எக்செல் இல் R ஸ்கொயர் மதிப்பைக் கணக்கிட, பயனர் முதலில் ஒரு நேரியல் பின்னடைவு கோட்டை உருவாக்க வேண்டும். தரவு புள்ளிகளை இரண்டு நெடுவரிசைகளில் உள்ளிடுவதன் மூலம் இதைச் செய்யலாம், பின்னர் கோட்டின் சமன்பாட்டைக் கணக்கிடுவதற்கு லைன்ஸ்ட் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தவும். சமன்பாடு கணக்கிடப்பட்டவுடன், R ஸ்கொயர் மதிப்பைக் கணக்கிட பயனர் rsq செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தலாம்.

R சதுர மதிப்பு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?

R ஸ்கொயர் மதிப்பு இரண்டு மாறிகளுக்கு இடையே உள்ள தொடர்பின் அளவை அளவிட பயன்படுகிறது. இரண்டு செட் தரவுகளுக்கு இடையிலான நேரியல் உறவின் வலிமையைத் தீர்மானிக்க இது பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மதிப்பைப் பார்ப்பதன் மூலம், நேரியல் பின்னடைவுக் கோடு எந்த அளவிற்கு தரவுப் புள்ளிகளுக்குத் துல்லியமாக பொருந்துகிறது என்பதை ஒருவர் தீர்மானிக்க முடியும்.

நல்ல R ஸ்கொயர் மதிப்பு என்றால் என்ன?

ஒரு நல்ல R ஸ்கொயர் மதிப்பு என்பது 1 க்கு அருகில் உள்ளது. இதன் பொருள் இரண்டு செட் தரவுகளுக்கு இடையே ஒரு வலுவான நேரியல் உறவு உள்ளது. 0.8 அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மதிப்பு நல்ல R ஸ்கொயர் மதிப்பாகக் கருதப்படுகிறது.

எக்செல் வரைபடத்தில் R ஸ்கொயர் மதிப்பை எவ்வாறு சேர்ப்பது?

எக்செல் இல் உள்ள வரைபடத்தில் R ஸ்கொயர் மதிப்பைச் சேர்க்க, பயனர் தரவுப் புள்ளிகளின் விளக்கப்படத்தை உருவாக்க வேண்டும். விளக்கப்படம் உருவாக்கப்பட்டவுடன், பயனர் செருகு தாவலைக் கிளிக் செய்து Trendline ஐத் தேர்ந்தெடுக்கலாம். அங்கிருந்து, பயனர் விளக்கப்படத்தில் R-Squared Value ஐத் தேர்ந்தெடுக்கலாம். இது R ஸ்கொயர் மதிப்பை விளக்கப்படத்தில் சேர்க்கும்.

எக்ஸ்பாக்ஸ் ஒன்றில் வெப்கேம் அமைப்பது எப்படி

குறைந்த R ஸ்கொயர் மதிப்பு என்றால் என்ன?

குறைந்த R ஸ்கொயர் மதிப்பு என்பது இரண்டு செட் தரவுகளுக்கு இடையே வலுவான நேரியல் உறவு இல்லை என்று அர்த்தம். இது தரவுகளில் உள்ள சீரற்ற தன்மை அல்லது இரைச்சல் காரணமாக இருக்கலாம் அல்லது தரவுப் புள்ளிகள் நேர்கோட்டில் தொடர்புடையதாக இல்லை என்று அர்த்தம். நேரியல் பின்னடைவு பகுப்பாய்வின் முடிவுகளை விளக்கும் போது குறைந்த R ஸ்கொயர் மதிப்பைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.

உங்கள் எக்செல் தாளில் ஆர் ஸ்கொயர் மதிப்பைச் சேர்ப்பது எக்செல் இல் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் இன்றியமையாத பகுதியாகும். இது உங்கள் தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவின் வலிமையை எளிதாக அளவிட உங்களை அனுமதிக்கிறது, இது முடிவுகளை எடுக்கும்போது அல்லது முடிவுகளை எடுக்கும்போது மிகவும் உதவியாக இருக்கும். இந்த வழிகாட்டி மூலம், உங்கள் எக்செல் தாளில் R ஸ்கொயர் மதிப்புகளைச் சேர்ப்பதற்கான படிப்படியான செயல்முறையை நீங்கள் இப்போது பெற்றுள்ளீர்கள், இது உங்கள் தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவைப் புரிந்துகொள்வதை முன்னெப்போதையும் விட எளிதாக்குகிறது.