Coefficiente di correlazione multipla

Il coefficiente di correlazione multipla è una misura numerica del grado di adattamento di un modello di regressione lineare a un insieme di dati $Y_i$.

Tecnicamente parlando, è il semplice coefficiente di correlazione per i valori delle variabili dipendenti $Y_i$ e i valori previsti $\hat Y_i$ che si ottengono con la regressione lineare multipla dei minimi quadrati

Matematicamente,

$$R_{mult} =\frac{n \sum_{i=1}^n hat Y_i Y_i - \left(\sum_{i=1}^n \hat Y_i \right) \left(\sum_{i=1}^n Y_i \right) }{\sqrt{n \sum_{i=1}^n \hat Y_i^2 - \left( \sum_{i=1}^n \hat Y_i \right)^2} \sqrt{n \sum_{i=1}^n Y_i^2 - \left( \sum_{i=1}^n Y_i \right)^2} }$$

ma può anche essere calcolato $\sqrt{\frac{SSR}{SST}}$, dove $SSR$ è la somma dei quadrati di regressione e $SST$ è la somma totale dei quadrati, perché in questo modo è un po 'più semplice seguendo alcuni calcoli di matrice (intensivi).

Quali sono i limiti del coefficiente di correlazione multipla?

Per il caso di una regressione lineare semplice, il coefficiente di correlazione può variare da -1 a 1. Per il caso del coefficiente di correlazione multipla, va da 0 a 1.

Altre calcolatrici associate

Se è invece necessario stimare il modello di regressione, è possibile utilizzarlo calcolatrice di regressione lineare multipla .