b'\n_START_ARTICLE_\nWsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnik determinacji\n_START_PARAGRAPH_\nWsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnik determinacji R\xc2\xb2 \xe2\x80\x93 jedna z historycznych miar jako\xc5\x9bci dopasowania modelu do danych ucz\xc4\x85cych. Jego dope\xc5\x82nieniem jest wsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnik zbie\xc5\xbcno\xc5\x9bci, . Wyst\xc4\x99puje obecnie w wielu wariantach stosuj\xc4\x85cych r\xc3\xb3\xc5\xbcnorodne poprawki. Jego pierwotne opracowanie przypisuje si\xc4\x99 m.in. publikacji Sewalla Wrighta z 1921, kt\xc3\xb3ra opiera si\xc4\x99 z kolei m.in. na artykule K. Pearsona z 1897._NEWLINE_Wsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnik determinacji nie jest uznawany wsp\xc3\xb3\xc5\x82cze\xc5\x9bnie za dobr\xc4\x85 miar\xc4\x99 dopasowania, i wykorzystuje si\xc4\x99 go g\xc5\x82\xc3\xb3wnie w celach pomocniczych. Lepszymi narz\xc4\x99dziami do tego celu s\xc4\x85 np. kryteria informacyjne AIC, BIC, czy sprawdzian krzy\xc5\xbcowy. Ju\xc5\xbc Wright nie przedstawia\xc5\x82 R\xc2\xb2 jako wyczerpuj\xc4\x85cej miary dopasowania modelu do badanego zjawiska, szczeg\xc3\xb3lnie nie w sensie wyja\xc5\x9bnienia przyczynowego. Wsp\xc3\xb3\xc5\x82czynnik determinacji opisuje jedynie oszacowan\xc4\x85 na podstawie pr\xc3\xb3by macierz wielokrotnej korelacji obecnych w modelu zmiennych, przy za\xc5\x82o\xc5\xbceniu prawdziwo\xc5\x9bci modelu. Ignoruje dopasowanie modelu do danych spoza pr\xc3\xb3by, oraz problem pomini\xc4\x99tych zmiennych. Maksymalizacja tej miary prowadzi do nadmiernego dopasowania modelu do danych ucz\xc4\x85cych. Schmueli uznaje w tym kontek\xc5\x9bcie tradycj\xc4\x99 opisywania korelacji zmiennych jako ich wzajemnego wyja\xc5\x9bniania lub determinacji \xe2\x80\x93 co mo\xc5\xbce sugerowa\xc4\x87 wyt\xc5\x82umaczenie przyczynowe \xe2\x80\x93 za szczeg\xc3\xb3lnie zwodnicz\xc4\x85.'