Calcolatrice r quadrato aggiustato per la regressione lineare multipla

Il coefficiente R-quadrato corretto è una correzione del coefficiente R-quadrato comune (noto anche come coefficiente di determinazione), particolarmente utile nel caso di regressione multipla con molti predittori, poiché in tal caso la variazione spiegata stimata risulta sovrastimata da R-quadrato. Il coefficiente R-quadrato corretto viene calcolato utilizzando la seguente formula:

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

dove \(n\) è la dimensione del campione, \(k\) è il numero di predittori (esclusa la costante).

Questo risolutore è per una regressione lineare multipla. Se si desidera calcolare il coefficiente R quadrato corretto per un modello di regressione semplice, si prega di utilizzare questo Calcolatrice R-quadrato aggiustata per modelli di regressione semplici invece. Oppure, se conosci già il valore del coefficiente di determinazione \(R^2\), usa questo Calcolatrice da R al quadrato a R al quadrato corretto Inoltre, se è necessario stimare il modello di regressione, utilizzare questo Calcolatrice della regressione lineare multipla .

Qual è un buon r-quadrato aggiustato per un modello di regressione lineare?

Più si avvicina a 1, meglio è. Nella vita reale, ottenere un coefficiente R-quadrato aggiustato molto vicino a 1 non è così facile, perché implicherebbe avere una sorta di "modello perfetto", cosa rara da trovare nella vita reale.