Comment le r carré ajusté est-il calculé ?

Le coefficient R² ajusté est une correction du coefficient R² commun (également appelé coefficient de détermination). Il est particulièrement utile dans le cas d'une régression multiple comportant de nombreux prédicteurs, car dans ce cas, la variation expliquée estimée est surestimée par le R². Le coefficient R² ajusté est calculé comme suit :

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

où \(n\) est la taille de l'échantillon, \(k\) est le nombre de prédicteurs (à l'exclusion de la constante).

Comment calculer le coefficient r-carré ajusté ?

La première chose que vous devez faire si vous souhaitez calculer le coefficient R^2 ajusté est d'utiliser d'abord le formule du r carré . Comme vous pouvez le voir dans la formule ci-dessus, vous aurez besoin de \(R^\) pour effectuer le calcul.

Lequel dois-je utiliser, le coefficient r carré ou le coefficient r carré ajusté ?

La réponse dépend : lorsque vous travaillez avec un modèle de régression simple (où il n'y a qu'une seule variable indépendante), vous devez utiliser le R au carré, mais lorsque vous avez un modèle de régression multiple (avec de nombreuses variables indépendantes), vous devez utiliser le coefficient R au carré ajusté, surtout si vous avez un grand nombre de prédicteurs

Que faire si je dois utiliser une régression multiple au lieu d’une régression simple ?

Ce solveur est conçu pour une régression linéaire simple. Pour calculer le coefficient R² ajusté d'un modèle de régression multiple, utilisez-le calculateur R-carré ajusté pour les modèles de régression multiple. Utilisez plutôt une calculatrice. Si vous connaissez déjà la valeur du coefficient de détermination \(R^2\), utilisez cette calculatrice de R au carré vers R au carré ajusté.