समायोजित आर स्क्वायर की गणना कैसे की जाती है?

समायोजित आर चुकता गुणांक सामान्य आर-वर्ग गुणांक (निर्धारण के गुणांक के रूप में भी जाना जाता है) के लिए एक सुधार है, जो कई भविष्यवाणियों के साथ कई प्रतिगमन के मामले में विशेष रूप से उपयोगी है, क्योंकि उस मामले में, अनुमानित व्याख्या की गई भिन्नता को अधिक बताया गया है आर-वर्ग। समायोजित आर चुकता गुणांक की गणना इस प्रकार की जाती है:

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

जहां \(n\) नमूना आकार है, \(k\) भविष्यवाणियों की संख्या है (स्थिरांक को छोड़कर)।

समायोजित आर-वर्ग गुणांक की गणना कैसे करें?

यदि आप समायोजित R^2 गुणांक की गणना करना चाहते हैं तो आपको सबसे पहले जो करना है वह है पहले the . का उपयोग करना आर वर्ग सूत्र . जैसा कि आप ऊपर दिए गए फॉर्मूले में देख सकते हैं, गणना करने के लिए आपको \(R^\) की आवश्यकता होगी।

मैं किसका उपयोग करूं, R वर्ग या समायोजित R वर्ग गुणांक?

उत्तर निर्भर करता है: जब आप एक साधारण प्रतिगमन मॉडल (जहां केवल एक स्वतंत्र चर है) के साथ काम कर रहे हैं, तो आपको आर वर्ग का उपयोग करना चाहिए, लेकिन जब आपके पास एक से अधिक प्रतिगमन मॉडल (कई स्वतंत्र चर के साथ) हो, तो आपको समायोजित का उपयोग करना चाहिए आर चुकता गुणांक, खासकर यदि आपके पास बड़ी संख्या में भविष्यवक्ता हैं

यदि मुझे साधारण प्रतिगमन के बजाय एकाधिक प्रतिगमन का उपयोग करने की आवश्यकता हो तो क्या करें?

यह सॉल्वर एक साधारण रेखीय प्रतिगमन के लिए है। यदि आप एक बहु प्रतीपगमन मॉडल के लिए समायोजित R चुकता गुणांक की गणना करना चाहते हैं, तो कृपया इसका उपयोग करें एकाधिक प्रतिगमन मॉडल के लिए समायोजित आर-वर्ग कैलकुलेटर। इसके बजाय कैलकुलेटर। या, यदि आप पहले से ही \(R^2\) निर्धारण के गुणांक का मान जानते हैं, तो इस R वर्ग से समायोजित R वर्ग कैलकुलेटर का उपयोग करें।