¿cómo se calcula el r cuadrado ajustado?

El coeficiente R cuadrado ajustado es una corrección del coeficiente R cuadrado común (también conocido como coeficiente de determinación), lo cual resulta especialmente útil en el caso de regresión múltiple con muchos predictores, ya que, en ese caso, la variación explicada estimada se ve sobreestimada por el R cuadrado. El coeficiente R cuadrado ajustado se calcula como:

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

donde \(n\) es el tamaño de la muestra, \(k\) es el número de predictores (excluyendo la constante).

¿cómo calcular el coeficiente r-cuadrado ajustado?

Lo primero que debe hacer si desea calcular el coeficiente R^2 ajustado es utilizar primero el fórmula r cuadrado Como puedes ver en la fórmula anterior, necesitarás \(R^\) para realizar el cálculo.

¿cuál uso, el coeficiente r cuadrado o el coeficiente r cuadrado ajustado?

La respuesta es depende: cuando trabajas con un modelo de regresión simple (donde solo hay una variable independiente), debes usar R cuadrado, pero cuando tienes un modelo de regresión múltiple (con muchas variables independientes), debes usar el coeficiente R cuadrado ajustado, especialmente si tienes una gran cantidad de predictores

¿qué hacer si necesito utilizar regresión múltiple en lugar de regresión simple?

Este salculadora es para una regresión lineal simple. Si desea calcular el coeficiente R cuadrado ajustado para un modelo de regresión múltiple, utilice este Calculadora de R-cuadrado ajustada para modelos de regresión múltiple. Calculadora en su lugar. O bien, si ya conoce el valor del coeficiente de determinación \(R^2\), utilice esta calculadora de R cuadrado a R cuadrado ajustado.