多元线性回归的调整r平方计算器

调整后的 R 平方系数是对常用 R 平方系数（也称为判定系数）的修正,这在包含多个预测变量的多元回归中尤其有用,因为在这种情况下,估计的解释变异会被 R 平方高估/高估。调整后的 R 平方系数使用以下公式计算：

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

其中 \(n\) 是样本大小,\(k\) 是预测变量的数量（不包括常数）。

此求解器适用于多元线性回归。如果您想计算简单回归模型的调整 R 平方系数,请使用此 简单回归模型的调整 R 平方计算器 或者,如果你已经知道判定系数 \(R^2\) 的值,那么使用这个 R 平方到调整 R 平方计算器 。此外,如果您需要估计回归模型,请使用此 多元线性回归计算器 .

线性回归模型的良好调整 r 平方是多少？

越接近 1 越好。在现实生活中,要使调整后的 R 平方系数非常接近 1 并不容易,因为这意味着存在某种"完美模型",而这在现实生活中很少见。