R au carré ajusté

Le coefficient R au carré ajusté est une correction du coefficient R au carré commun (également connu sous le nom de coefficient de détermination ).

Ceci est particulièrement utile dans le cas de régression multiple avec de nombreux prédicteurs, car dans ce cas, la variation expliquée estimée est surestimée par le R au carré. L'utilisation du coefficient R au carré ajusté donne une image plus précise de la variation de la variable dépendante expliquée par le modèle.

Formule du r-carré au r-carré ajusté

Comment convertir le R au carré en R au carré ajusté ? Le coefficient R au carré ajusté est calculé à l'aide de la formule suivante :

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

où \(n\) est la taille de l'échantillon, \(k\) est le nombre de prédicteurs (à l'exclusion de la constante) et \(R^2\) est le coefficient de détermination connu que nous voulons ajuster.

Ce solveur permet une conversion de R^2 en Adj. Si vous avez besoin d'estimer un modèle de régression, veuillez utiliser notre outil de conversion de R^2 à Adj calculatrice de modèles de régression multiple .

Comment calculer le r2 ajusté dans excel ?

La formule présentée ci-dessus est très simple à mettre en œuvre dans Excel. Si vous supposez que la cellule A1 = R^2, la cellule A2 = n et la cellule A3 = k, vous utiliserez la formule "=1 - (1-A1)*(A2-1)/(A2-A3-1)".

Si vous utilisez Excel, le moyen le plus simple est peut-être d'exécuter une procédure de régression linéaire, qui indiquera à la fois R^2 et Adj. R^2. L'inconvénient de l'utilisation d'Excel est que vous n'obtenez pas les étapes indiquées, contrairement à ce qui suit calculatrice R^2 adj qui vous donne toutes les étapes du processus.

Quelle est la différence entre le r-carré multiple et le r-carré ajusté ?

La différence est évidente : le R-carré multiple est le coefficient de détermination normal pour la régression multiple, ce qui signifie qu'il s'agit du R^2 non ajusté, qui, par le biais d'une correction, peut conduire au R-carré ajusté.

Le mécanisme de calcul du R-carré multiple ou du coefficient de détermination multiple est intéressant, car il implique l'exécution d'une méthode de calcul du R-carré multiple modèle de régression linéaire et la recherche du coefficient de détermination régulier entre les valeurs observées et les valeurs de valeurs prédites .