Fraction of variance unexplained
اعداد و شمار میں، رجعت کے کام کے تناظر میں تغیر غیر واضح (ایف وی یو) کا حصہ رجعت اور (منحصر متغیر) Y کے تغیر کا حصہ ہے جس کی وضاحت نہیں کی جا سکتی، یعنی، جس کی صحیح پیش گوئی نہیں کی گئی ہے، وضاحتی متغیر X کے ذریعہ۔ رسمی تعریف فرض کریں کہ ہمیں ایک رجعت فنکشن دیا گیا ہے جو ہر ایک کے لیے ایک تخمینہ دیتا ہے جہاں تمام وضاحتی متغیرات پر ith مشاہدات کا ویکٹر ہے۔ ہم غیر واضح تغیر (ایف وی یو) کے حصے کی وضاحت اس طرح کرتے ہیں: جہاں R2 تعین کا گتانک ہے اور VARerr اور VARtot بقایا جات کا تغیر اور منحصر متغیر کے نمونے کے تغیر ہیں۔ ایس ایس ایر (مربع شدہ پیشن گوئی کی غلطیوں کا مجموعہ، مساوی طور پر مربعوں کا بقایا مجموعہ)، ایس اسٹاٹ (مربعوں کا کل مجموعہ)، اور ایس ایس ریگ (رجعت کے مربعوں کا مجموعہ، مساوی طور پر مربعوں کا بیان کردہ مجموعہ) متبادل طور پر، غیر واضح تغیر کے حصے کی تعریف اس طرح کی جا سکتی ہے: جہاں ایم ایس ای (ایف) رجعت فنکشن f کی اوسط مربع شدہ غلطی ہے۔ وضاحت ایف وی یو کو سمجھنے کے لیے دوسری تعریف پر غور کرنا مفید ہے۔ Y کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتے وقت، سب سے سادہ رجعت فنکشن جس کے بارے میں ہم سوچ سکتے ہیں وہ مستقل فنکشن ہے جو Y کے اوسط کی پیش گوئی کرتا ہے، یعنی۔ اس کے بعد اس فنکشن کا ایم ایس ای Y کے تغیر کے برابر ہے ؛ یعنی، ایسسر = ایس اسٹاٹ، اور ایس ایس ریگ = 0۔ اس صورت میں، Y میں کسی تغیر کا حساب نہیں لیا جا سکتا، اور پھر FVU کی زیادہ سے زیادہ قیمت 1 ہوتی ہے۔ زیادہ عام طور پر، ایف وی یو 1 ہوگا اگر وضاحتی متغیر X ہمیں Y کے بارے میں اس معنی میں کچھ نہیں بتاتا ہے کہ Y کی پیش گوئی شدہ اقدار Y کے ساتھ مطابقت نہیں رکھتی ہیں۔ لیکن جیسے جیسے پیشن گوئی بہتر ہوتی جاتی ہے اور ایم ایس ای کو کم کیا جا سکتا ہے، ایف وی یو نیچے جاتا ہے۔ کامل پیشن گوئی کی صورت میں جہاں تمام آئی کے لیے، ایم ایس ای 0، ایس ایس ایر = 0، ایس ایس ریگ = ایس اسٹاٹ، اور ایف وی یو 0 ہے۔ یہ بھی دیکھیں تعین کا گتانک ارتباط وضاحت شدہ مربعوں کا مجموعہ مربعوں کی کمی کا مجموعہ لکیری رجعت رجعت تجزیہ مطلب مطلق پیمائش شدہ غلطی حوالہ جات پیرامیٹرک شماریات شماریاتی تناسب کم سے کم مربع