Angepasster R-Quadrat-Rechner für einfache Regression


Anleitung: Verwenden Sie diesen Rechner, um den angepassten R-Quadrat-Koeffizienten für eine einfache lineare Regression zu berechnen. Bitte geben Sie die Daten für die unabhängige Variable \((X)\) und die abhängige Variable (\(Y\)) in das folgende Formular ein:

Unabhängige Variable \(X\) Beispieldaten (durch Leerzeichen getrennt) =
Abhängige Variable \(Y\) Beispieldaten (durch Leerzeichen getrennt) =
Unabhängige Variable Name (optional) =
Name der abhängigen Variablen (optional) =

R-Quadrat angepasst

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 dient zur einfachen linearen Regression. Wenn Sie den angepassten R-Quadrat-Koeffizienten für ein Modell mit mehreren Regressionen berechnen möchten, verwenden Sie diesen angepasster R-Quadrat-Rechner für mehrere Regressionsmodelle Taschenrechner stattdessen. Wenn Sie den Wert des Bestimmungskoeffizienten \(R^2\) bereits kennen, verwenden Sie diesen Rechner R Squared to Adjusted R Squared.

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