Узнайте больше о коэффициенте гамма

Гамма-статистика \(G\) — это статистика, используемая для измерения силы связи между двумя порядковыми переменными путем оценки пропорционального уменьшения ошибки (PRE) путем рассмотрения независимой переменной по сравнению с игнорированием независимой переменной при прогнозировании зависимой переменной. .

Статистика Гамма (G) принимает значения от -1 до 1. Значения, близкие к 0, указывают на слабую связь между переменными, а абсолютные значения, близкие к 1, указывают на сильную связь между переменными.

Формула гамма-коэффициента

Статистика Гамма является симметричной мерой в том смысле, что ее значение не зависит от того, какая переменная считается независимой.

Гамма — это мера величины эффекта, которая обычно сочетается с Тест независимости по критерию хи-квадрат , который используется для оценки статистической значимости связи между переменными, а коэффициент Гамма используется для оценки размера эффекта.

Гамма — не единственная мера величины эффекта, используемая вместе с критерием независимости хи-квадрат, но она является одной из самых популярных из-за ее интерпретируемости. Действительно, пропорциональное уменьшение ошибок (PRE) — это очень простой для понимания и понимания показатель.

Статистика гаммы рассчитывается по следующей формуле:

\[G = \frac{N_s - N_d}{N_s + N_d} \]

где \(N_s\) соответствует количеству согласованных пар, а \(N_d\) соответствует количеству несогласованных пар \(\Box\)

Как вы интерпретируете коэффициент гамма?

Прежде всего, напомним, что Гамма может принимать значения от -1 до 1, причем отрицательные значения указывают на отрицательную связь, а положительные значения указывают на положительную связь. Значения ближе к 1 (или -1) указывают на более сильные ассоциации.

Положительная ассоциация означает, что более высокие уровни одной переменной, как правило, связаны с более высокими уровнями другой переменной. С другой стороны, отрицательная связь означает, что более высокие уровни одной переменной, как правило, связаны с более низкими уровнями другой переменной.

Возможно, наиболее полезным способом интерпретации гаммы является напоминание о ее пропорциональном уменьшении ошибки (PRE). Например, гамма, равная 0,25, указывает на положительную связь, при которой более высокие уровни одной переменной имеют тенденцию сочетаться с более высокими уровнями другой, и, более конкретно, ошибка прогнозирования снижается на 25% при использовании независимой переменной для предсказать другую переменную.

Как связаны коэффициенты лямбда и гамма?

И Гамма, и Лямбда-коэффициент имеют ряд общих элементов, а также некоторые различия. Общим является то, что они оба являются мерами размера эффекта взаимосвязи между категориальными переменными.

Еще одно сходство заключается в том, что они оба легко интерпретируются, поскольку оба измеряют соответствующее пропорциональное уменьшение ошибки (PRE). Единственное отличие состоит в том, что гамма обычно используется для порядковых переменных, тогда как гамма используется для номинальных переменных.

Что означает значение гаммы?

Гамма — это мера размера эффекта. В частности, гамма измеряется как доля уменьшения ошибки (PRE). Итак, когда гамма равна 0, ошибка снижается на 0%, и тогда переменные не связаны.