Calculadora de r quadrado ajustado para regressão linear múltipla

O coeficiente R-quadrado ajustado é uma correção do coeficiente R-quadrado comum (também conhecido como coeficiente de determinação), que é particularmente útil no caso de regressão múltipla com muitos preditores, pois, nesse caso, a variação explicada estimada é superestimada/superestimada pelo R-quadrado. O coeficiente R-quadrado ajustado é calculado usando a seguinte fórmula:

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

onde \(n\) é o tamanho da amostra, \(k\) é o número de preditores (excluindo a constante).

Este solucionador é para uma regressão linear múltipla. Se você quiser calcular o coeficiente R-quadrado ajustado para um modelo de regressão simples, use este calculadora R-quadrado ajustado para modelos de regressão simples em vez disso. Ou, se você já sabe o valor do coeficiente de determinação \(R^2\), use este Calculadora de R ao quadrado para R ao quadrado ajustado . Além disso, se você precisar estimar o modelo de regressão, use isto Calculadora de Regressão Linear Múltipla .

Qual é um bom r-quadrado ajustado para um modelo de regressão linear?

Quanto mais próximo de 1, melhor. Na vida real, obter um coeficiente R-quadrado ajustado muito próximo de 1 não é tão fácil, pois implicaria ter algum tipo de "modelo perfeito", o que é raro de encontrar na vida real.