Im Falle einer linearen Regression beschreibt das Bestimmtheitsmaß den erklärten Anteil der Variabilität (Varianz) einer abhängigen Variablen durch ein statistisches Modell.Bei einem nominalen oder ordinalen Skalenniveau von existiert jedoch kein Äquivalent, da man die Varianz und damit ein nicht berechnen kann. Mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Schätzung lassen sich indes allgemeinere Regressionsmodelle schätzen.Für diese wurden verschiedene Pseudo-Bestimmtheitsmaße (abk. , engl.: pseudo R-squared) vorgeschlagen.

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  • Im Falle einer linearen Regression beschreibt das Bestimmtheitsmaß den erklärten Anteil der Variabilität (Varianz) einer abhängigen Variablen durch ein statistisches Modell.Bei einem nominalen oder ordinalen Skalenniveau von existiert jedoch kein Äquivalent, da man die Varianz und damit ein nicht berechnen kann. Mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Schätzung lassen sich indes allgemeinere Regressionsmodelle schätzen.Für diese wurden verschiedene Pseudo-Bestimmtheitsmaße (abk. , engl.: pseudo R-squared) vorgeschlagen. (de)
  • Im Falle einer linearen Regression beschreibt das Bestimmtheitsmaß den erklärten Anteil der Variabilität (Varianz) einer abhängigen Variablen durch ein statistisches Modell.Bei einem nominalen oder ordinalen Skalenniveau von existiert jedoch kein Äquivalent, da man die Varianz und damit ein nicht berechnen kann. Mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Schätzung lassen sich indes allgemeinere Regressionsmodelle schätzen.Für diese wurden verschiedene Pseudo-Bestimmtheitsmaße (abk. , engl.: pseudo R-squared) vorgeschlagen. (de)
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  • Im Falle einer linearen Regression beschreibt das Bestimmtheitsmaß den erklärten Anteil der Variabilität (Varianz) einer abhängigen Variablen durch ein statistisches Modell.Bei einem nominalen oder ordinalen Skalenniveau von existiert jedoch kein Äquivalent, da man die Varianz und damit ein nicht berechnen kann. Mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Schätzung lassen sich indes allgemeinere Regressionsmodelle schätzen.Für diese wurden verschiedene Pseudo-Bestimmtheitsmaße (abk. , engl.: pseudo R-squared) vorgeschlagen. (de)
  • Im Falle einer linearen Regression beschreibt das Bestimmtheitsmaß den erklärten Anteil der Variabilität (Varianz) einer abhängigen Variablen durch ein statistisches Modell.Bei einem nominalen oder ordinalen Skalenniveau von existiert jedoch kein Äquivalent, da man die Varianz und damit ein nicht berechnen kann. Mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Schätzung lassen sich indes allgemeinere Regressionsmodelle schätzen.Für diese wurden verschiedene Pseudo-Bestimmtheitsmaße (abk. , engl.: pseudo R-squared) vorgeschlagen. (de)
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  • Pseudo-Bestimmtheitsmaß (de)
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