多元线性回归计算器的调整 R 平方

调整后的 R 平方系数是对常见 R 平方系数（也称为决定系数）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/被 R-Squared 高估了。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）。

该求解器用于多元线性回归。如果要计算简单回归模型的调整后的 R 平方系数,请使用此 用于简单回归模型计算器的调整 R 方计算器 反而。或者,如果您已经知道决定系数 \(R^2\) 的值,请使用这个 R平方到调整后的R平方计算器 .另外,如果您需要估计回归模型,请使用此 多元线性回归计算器 .

什么是线性回归模型的良好调整 r 平方？

越接近1越好。在现实生活中,得到一个非常接近 1 的调整后的 R 平方系数并不是那么容易,因为这意味着拥有某种“完美模型”,这在现实生活中是很少见的。