Nó có nghĩa là gì để giải thích phương sai?

Cụ thể, tôi tự hỏi tại sao chúng ta có khái niệm Nhiều R (mà tôi có thể hiểu là mối tương quan giữa điểm số được quan sát và dự đoán trong hồi quy bội), và sau đó là một khái niệm R bình phương riêng biệt chỉ là hình vuông hoặc R.

Tôi đã được thông báo rằng R bình phương là biến thể tỷ lệ được giải thích và R thì không, nhưng tôi không hiểu sự khác biệt đang được thực hiện giữa tương quan và biến thể được giải thích.

Một vấn đề chính ở đây là thước đo "biến thiên" trong phân tích hồi quy có liên quan đến sự khác biệt bình phương của các biến quan sát từ các giá trị trung bình dự đoán của chúng. Đây là một lựa chọn hữu ích của một thước đo biến đổi, cả cho phân tích lý thuyết và trong công việc thực tế, bởi vì sự khác biệt bình phương so với giá trị trung bình có liên quan đến phương sai của một biến ngẫu nhiên và phương sai của tổng hai biến ngẫu nhiên độc lập chỉ đơn giản là tổng phương sai cá nhân của họ.

$R^2$$R^2$

$R^2$$r$