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 .