Hệ số xác định hiệu chỉnh như một chiếc kính lúp tinh chỉnh giúp bạn đo lường chính xác hơn trong các mô hình thống kê hoặc tính toán.
🧠 Ví dụ vui cho dễ hiểu:
Giả sử bạn là thầy bói dự đoán điểm thi của học sinh dựa trên số giờ học mỗi ngày.
- Bạn dùng công thức toán học (mô hình hồi quy) để đoán điểm.
- Sau khi tính toán, bạn thấy mô hình của mình “khá ổn”, nhưng vẫn hơi ảo tưởng sức mạnh vì có nhiều yếu tố khác (như học vẹt, ăn may, hay… học tủ trúng đề!).
🧐 Vậy bạn cần một “người bạn kiểm chứng” để nói xem mô hình của bạn thực sự tốt đến đâu – đó chính là:
🎯 Hệ số xác định (R²):
- Giúp bạn biết mô hình của mình giải thích được bao nhiêu phần trăm độ chính xác so với thực tế.
- Ví dụ: R² = 0.9 nghĩa là mô hình giải thích được 90% sự thay đổi của điểm số → rất xịn!
🛠 Nhưng nếu bạn thêm quá nhiều biến linh tinh vào mô hình (kiểu như màu áo khi học bài, tâm trạng hôm đó, thời tiết…), thì R² sẽ càng cao → nhưng ảo!
🥸 Đó là lúc cần tới người anh em “hiệu chỉnh”…
🧰 Hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R²):
- Là phiên bản tỉnh táo hơn của R².
- Nó phạt những mô hình thêm biến lung tung mà không thực sự giúp ích.
- Nếu bạn chỉ thêm mắm thêm muối mà không có ích, thì Adjusted R² sẽ không tăng, thậm chí còn giảm.
🤹 Tóm gọn vui:
| Tên gọi | Giống như… | Vai trò |
|---|---|---|
| R² | Người dễ tính | Khen bạn giỏi dù bạn thêm biến linh tinh |
| Adjusted R² | Người bạn tỉnh táo | Chỉ công nhận khi bạn thực sự cải tiến mô hình |
Nếu ví mô hình toán là một nồi lẩu, thì:
- R²: Ăn thấy ngon, càng nhiều nguyên liệu càng ngon!
- Adjusted R²: Cẩn thận đấy! Nêm nếm sai là tụt mood ngay!