Калькулятор скорректированного R-квадрата для множественной регрессии
Инструкции: Используйте этот калькулятор для вычисления скорректированного коэффициента R-Squared для множественной линейной регрессии. Пожалуйста, введите данные для независимых переменных \((X_i's)\) и зависимой переменной (\(Y\)) в форме ниже:
Скорректированный квадрат R для калькулятора множественной линейной регрессии
Скорректированный коэффициент R в квадрате - это поправка к общему коэффициенту R-Squared (также известному как коэффициент детерминации), который особенно полезен в случае множественной регрессии со многими предикторами, потому что в этом случае оцененная объясненная вариация завышена / переоценен R-Squared. Скорректированный коэффициент R в квадрате вычисляется по следующей формуле:
\[\text{Adj. } R^2 = \displaystyle 1 - \frac{(1-R^2)(n-1)}{n-k-1}\]где \(n\) - размер выборки, \(k\) - количество предикторов (без учета константы).
Этот решатель предназначен для множественной линейной регрессии. Если вы хотите вычислить скорректированный коэффициент R в квадрате для простой регрессионной модели, используйте этот скорректированный калькулятор R-Squared для калькулятора простых регрессионных моделей вместо. Или, если вы уже знаете значение коэффициента детерминации \(R^2\), используйте это Калькулятор R в квадрате для скорректированного R в квадрате . Кроме того, 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-Squared, очень близкий к 1, не так просто, поскольку это означало бы наличие какой-то "идеальной модели", которую редко можно найти в реальной жизни.
