Wie wird das angepasste r-quadrat berechnet?

Der Adjusted R-Quadrat-Koeffizient ist eine Korrektur des allgemeinen R-Quadrat-Koeffizienten (auch Determinationskoeffizient genannt). Er ist besonders nützlich bei multipler Regression mit vielen Prädiktoren, da in diesem Fall die geschätzte erklärte Variation durch R-Quadrat überbewertet wird. Der Adjusted 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 und \(k\) die Anzahl der Prädiktoren (ohne die Konstante).

Wie berechnet man den angepassten r-quadrat-koeffizienten?

Das erste, was Sie tun müssen, wenn Sie den angepassten R^2-Koeffizienten berechnen möchten, ist, zuerst die r-Quadrat-Formel . Wie Sie in der obigen Formel sehen können, benötigen Sie \(R^\), um die Berechnung durchzuführen.

Welchen verwende ich, r-quadrat oder den angepassten r-quadrat-koeffizienten?

Die Antwort ist abhängig: Wenn Sie mit einem einfachen Regressionsmodell arbeiten (bei dem es nur eine unabhängige Variable gibt), sollten Sie R² verwenden. Wenn Sie jedoch ein multiples Regressionsmodell haben (mit vielen unabhängigen Variablen), sollten Sie den angepassten R²-Koeffizienten verwenden, insbesondere wenn Sie eine große Anzahl von Prädiktoren haben

Was muss ich tun, wenn ich eine multiple regression statt einer einfachen regression verwenden muss?

Dieser Solver ist für eine einfache lineare Regression gedacht. Wenn Sie den Adjusted R-Quadrat-Koeffizienten für ein multiples Regressionsmodell berechnen möchten, verwenden Sie bitte diesen angepasster R-Quadrat-Rechner für multiple Regressionsmodelle. Rechner. Oder, wenn Sie den Wert des Determinationskoeffizienten \(R^2\) bereits kennen, verwenden Sie diesen R-Quadrat-zu-Adjusted-R-Quadrat-Rechner.