समायोजित आर चुकता

समायोजित आर चुकता गुणांक सामान्य आर-स्क्वारेड गुणांक के लिए एक सुधार है (यह भी पता है सराय )।

यह विशेष रूप से उपयोगी है तंग कई भविष्यवाणियों के साथ, क्योंकि उस मामले में, अनुमानित समझाया गया भिन्नता आर-स्क्वारेड द्वारा ओवरस्टेट किया गया है।इसके बजाय समायोजित आर-स्क्वर्ड गुणांक का उपयोग करना मॉडल द्वारा समझाया गया आश्रित चर में भिन्नता का अधिक सटीक प्रतिबिंब देता है।

आर-स्क्वर्ड फॉर्मूला को समायोजित करने के लिए आर-स्क्वर्ड

तो, आप R-Squared को समायोजित R-Squared में कैसे परिवर्तित करते हैं?समायोजित आर चुकता गुणांक की गणना निम्न सूत्र का उपयोग करके की जाती है:

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

जहां \(n\) नमूना आकार है, \(k\) भविष्यवक्ताओं की संख्या है (स्थिर को छोड़कर) और \(R^2\) दृढ़ संकल्प का ज्ञात गुणांक है जिसे हम समायोजित करना चाहते हैं।

यह सॉल्वर एक r^2 के लिए adj करने की अनुमति देता है।रूपांतरण।यदि आपको एक प्रतिगमन मॉडल का अनुमान लगाने की आवश्यकता है, तो कृपया हमारा उपयोग करें तंग ।

आप एक्सेल में समायोजित r2 की गणना कैसे करते हैं?

ऊपर प्रस्तुत सूत्र एक्सेल में लागू करने के लिए बहुत सरल है।यदि आप मानते हैं कि सेल A1 = R^2, सेल A2 = N और सेल A3 = K, तो आप सूत्र का उपयोग करेंगे "= 1-(1-A1)*(A2-1)/(A2-A3-1)"।

यदि आप एक्सेल का उपयोग कर रहे हैं, तो शायद सबसे आसान तरीका एक रैखिक प्रतिगमन प्रक्रिया को चलाना है, जो आर^2 और ADJ दोनों की रिपोर्ट करेगा।आर^2 साथ।एक्सेल का उपयोग करने का नुकसान यह है कि आपको इसके विपरीत दिखाए गए कदम नहीं मिलते हैं adj। rur^2 ther यह आपको प्रक्रिया के सभी चरण देता है।

कई आर-स्क्वारेड और समायोजित आर-स्क्वारेड के बीच क्या अंतर है?

अंतर स्पष्ट है, एकाधिक आर-स्क्वार्ड कई प्रतिगमन के लिए दृढ़ संकल्प का नियमित गुणांक है, जिसका अर्थ है कि यह अनजाने में आर^2 है, जो एक सुधार के माध्यम से समायोजित आर-स्क्वारेड को जन्म दे सकता है।

कई आर-वर्ग या निर्धारण के कई गुणांक की गणना के लिए तंत्र दिलचस्प है, क्योंकि इसमें एक चलाना शामिल है रत्न , और अवलोकन और के बीच दृढ़ संकल्प के नियमित गुणांक का पता लगाना पूर्वानुमानित मूल्यों ।