Angepasster R-Quadrat-Rechner für multiple Regression


Anleitung: Verwenden Sie diesen Rechner, um den angepassten 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 der folgenden Form ein:

Abhängige variable Beispieldaten (\(Y\), durch Leerzeichen getrennt) =
X-Werte (durch Leerzeichen getrennt, drücken Sie '\' für eine neue Variable)
Unabhängige Variablennamen (durch Kommas getrennt. Optional) =
Name der abhängigen Variablen (optional) =

Angepasstes R-Quadrat für mehrfache lineare Regression

Der angepasste R-Quadrat-Koeffizient ist eine Korrektur des gemeinsamen R-Quadrat-Koeffizienten (auch als Bestimmungskoeffizient bekannt), was besonders bei multipler Regression mit vielen Prädiktoren nützlich ist, da in diesem Fall die geschätzte erklärte Variation um überbewertet wird R-Quadrat. Der angepasste R-Quadrat-Koeffizient wird wie folgt berechnet:

\[\text{Adj. } R^2 = \displaystyle 1 - \frac{(1-R^2)(n-1)}{n-k-1}\]

Dabei ist \(n\) die Stichprobengröße, \(k\) die Anzahl der Prädiktoren (ohne die Konstante).

Dieser Löser ist für eine multiple lineare Regression vorgesehen. Wenn Sie den angepassten R-Quadrat-Koeffizienten für ein einfaches Regressionsmodell berechnen möchten, verwenden Sie diesen angepasster R-Quadrat-Rechner für entfernen Regressionsmodellrechner stattdessen. Wenn Sie den Wert des Bestimmungskoeffizienten \(R^2\) bereits kennen, verwenden Sie diesen R Quadrat zum angepassten R Quadrat-Rechner . Wenn Sie das Regressionsmodell schätzen müssen, verwenden Sie dieses multiple lineare Regression Rechner .

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