Скорректированный калькулятор r в квадрате для множественной регрессии
Инструкции: Используйте этот калькулятор для вычисления скорректированного коэффициента R-квадрат для множественной линейной регрессии. Введите данные для независимых переменных \((X_i's)\) и зависимой переменной (\(Y\)) в форме ниже:
Калькулятор скорректированного r-квадрата для множественной линейной регрессии
Скорректированный коэффициент R-квадрат является поправкой к общему коэффициенту R-квадрат (также известному как коэффициент детерминации), который особенно полезен в случае множественной регрессии со многими предикторами, поскольку в этом случае предполагаемая объясненная вариация завышена/переоценена R-квадрат. Скорректированный коэффициент R-квадрат вычисляется с использованием следующей формулы:
\[\text{Adj. } R^2 = \displaystyle 1 - \frac{(1-R^2)(n-1)}{n-k-1}\]где \(n\) — размер выборки, \(k\) — количество предикторов (без учета константы).
Этот решатель для множественной линейной регрессии. Если вы хотите вычислить скорректированный коэффициент R-квадрат для простой регрессионной модели, используйте этот Калькулятор скорректированного R-квадрата для простых моделей регрессии Вместо этого. Или, если вы уже знаете значение коэффициента детерминации \(R^2\), используйте это Калькулятор преобразования R в квадрате в скорректированный R в квадрате . Также, если вам нужно оценить регрессионную модель, используйте это Калькулятор множественной линейной регрессии .
Что такое хороший скорректированный r-квадрат для модели линейной регрессии?
Чем ближе к 1, тем лучше. В реальной жизни получить скорректированный коэффициент R-квадрат, очень близкий к 1, не так-то просто, поскольку это означало бы наличие некоей "идеальной модели", что редко встречается в реальной жизни.
