A PRE egy rövidítés, Proportional Reduction Errors, ami relatív hibacsökkenésnek fordítható.
A módszer lényege, hogy a PRE érték kiszámolásával megállapítható, az egyik ismérv ismerete hány százalékkal csökkenti a másik ismérv nagyságával kapcsolatos bizonytalanságot.
Ha $PRE=0$, az azt jelenti, hogy ez a bizonytalanság egyáltalán nem csökken. Ebben az esetben a két ismérv egymástól független.
Ha $PRE=1$, akkor a bizonytalanság 100%-kal csökken. Ilyenkor a két ismérv között fügvényszerű kapcsolat van.
Ha pedig PRE értéke valahol nulla és egy között van, akkor a kapcsolat nem független és nem is függvényszerű, tehát sztochasztikus.
\( PRE = H^2 = \frac{\sigma^2 - \sigma_B^2}{\sigma^2} = \frac{\sigma_K^2}{\sigma^2} \)
vagy
\( PRE=H^2 = \frac{SST-SSB}{SST} = \frac{SSK}{SST} \)
A PRE egy rövidítés, Proportional Reduction Errors, ami relatív hibacsökkenésnek fordítható.
