如何计算调整后的 R 平方？

调整后的 R 平方系数是对常见 R 平方系数（也称为确定系数）的修正,这在具有许多预测变量的多元回归的情况下特别有用,因为在这种情况下,估计的解释变异被夸大了R-平方。调整后的 R 平方系数计算如下：

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

其中 \(n\) 是样本大小,\(k\) 是预测变量的数量（不包括常数）。

如何计算调整后的 R 平方系数？

如果您想计算调整后的 R^2 系数,您需要做的第一件事是首先使用 r平方公式 .正如您在上面的公式中看到的,您将需要 \(R^\) 来执行计算。

我使用哪一个,R 平方或调整后的 R 平方系数？

答案取决于：当您使用简单回归模型（其中只有一个自变量）时,您应该使用 R 平方,但是当您使用多元回归模型（具有许多自变量）时,您应该使用调整后的回归模型R 平方系数,尤其是当您有大量预测变量时

如果我需要使用多元回归而不是简单回归怎么办？

该求解器用于简单的线性回归。如果要计算多元回归模型的调整后的 R 平方系数,请使用此 用于多元回归模型的调整 R 方计算器。 代替计算器。或者,如果您已经知道决定系数 \(R^2\) 的值,请使用此 R 平方到调整 R 平方计算器。