Bereinigter rechnungsrechner für mehrere regression
Anweisungen: Verwenden Sie diesen Rechner, um den korrigierten R-Quadrat-Koeffizienten für eine multiple lineare Regression zu berechnen. Bitte geben Sie die Daten für die unabhängigen Variablen \((X_i's)\) und die abhängige Variable (\(Y\)) in das unten stehende Formular ein:
Rechner für das angepasste r-quadrat für die multiple lineare regression
Der Adjusted R-Quadrat-Koeffizient ist eine Korrektur des allgemeinen R-Quadrat-Koeffizienten (auch Determinationskoeffizient genannt). Er ist insbesondere bei multiplen Regressionen mit vielen Prädiktoren nützlich, da in diesem Fall die geschätzte erklärte Variation durch R-Quadrat überbewertet/überschätzt wird. Der Adjusted R-Quadrat-Koeffizient wird nach folgender Formel berechnet:
\[\text{Adj. } R^2 = \displaystyle 1 - \frac{(1-R^2)(n-1)}{n-k-1}\]Dabei ist \(n\) die Stichprobengröße und \(k\) die Anzahl der Prädiktoren (ohne die Konstante).
Dieser Solver ist für eine multiple lineare Regression gedacht. Wenn Sie den Adjusted R-Quadrat-Koeffizienten für ein einfaches Regressionsmodell berechnen möchten, verwenden Sie bitte diesen angepasster R-Quadrat-Rechner für einfache Regressionsmodelle stattdessen. Oder, wenn Sie den Wert des Determinationskoeffizienten \(R^2\) bereits kennen, verwenden Sie diese Rechner von R-Quadrat zu bereinigtem R-Quadrat . Wenn Sie das Regressionsmodell schätzen müssen, verwenden Sie dies Mehrfacher linearer Regressionsrechner .
Was ist ein gutes angepasstes r-quadrat für ein lineares regressionsmodell?
Je näher an 1, desto besser. In der Praxis ist es nicht so einfach, einen angepassten R-Quadrat-Koeffizienten nahe 1 zu erreichen, da dies ein „perfektes Modell“ voraussetzen würde, was in der Praxis selten vorkommt.
