Ｒ＾2(Ｒスクエア)のイミ

r(相関係数)＝Ｒを２乗すると　Ｒスクエア　になります。Ｒスクエア　は決定係数とも呼ばれます。

この決定係数は「説明率」をあらわしています。つまり「％」として読むことができるのです。

例えば、相関係数(r)＝　Ｒ　が0.70であれば、説明率は0.70をスクエアしたものになり、0.49になります。つまり説明率が４９％になるのです。

これは「一方の変数」が「他方の変数」の「49％の動き」を説明することができるというふうに使います。
言い換えればこれは「あてはまりのよさ」をあらわしています。

回帰分析を行った結果として「回帰直線」が得られます。しかしながら、その直線の上にすべてのデータが乗っているわけではありません。

回帰直線は、データの右上がり（右下がり）の傾向を１本の直線で近似したものに過ぎません。

では直線であらわすことが、どれほどの正確さをもとつのでしょうか？（近似に成功しているのでしょうか？）

その傾向の強さ（線形性）をはかる尺度として，相関係数や決定係数があります。

相関係数は「r」であらわされます。

決定係数は「Rスクエア」としてあらわされます。

いずれも「より１に近いほど，直線性がある」と判断します．逆に「0に近ければ，直線的な傾向がない」と判断します。