调整 R 平方计算器是一种广泛用于统计分析的强大工具，可提高回归模型的准确性。它有助于评估变量之间关系的强度，对于根据回归分析结果做出明智的决策至关重要。
调整后的 R 平方计算器通过考虑预测变量（自变量）的数量和样本大小（观测值的数量）来细化标准 R 平方 (R²) 值。它由以下公式表示：
调整后的 R 平方 = 1− [(1 − R²)⋅(n−1) / n−k−1]
地点：
- R² 是常规 R 平方，测量因变量的变化比例。
- “n”表示观察次数或样本大小。
- “k”表示预测变量或自变量的数量。
一般术语表：
| 按揭年数 | 描述 |
|---|---|
| R平方 | 决定系数代表 方差 通过回归模型来解释。 |
| 样本量 (n) | 分析中使用的观察值或数据点的数量。 |
| 预测变量 (k) | 回归模型中自变量的数量。 |
| 调整后的 R 平方 | R 平方的修改版本，考虑预测变量和样本大小。 |
调整后的 R 平方计算器示例
想象一下，您正在分析具有各种预测变量的数据集，以了解它们对因变量的影响。 R 平方计算器有助于细化标准 R 平方值，更准确地描述模型的预测 功率。这种调整可以缓解潜在的过度拟合问题，并能够更可靠地评估模型的性能。
最常见的常见问题解答：
R 平方和调整 R 平方有什么区别？
R Squared 测量回归模型解释的方差，而调整 R Squared 根据预测变量的数量和样本大小进行调整，从而提供更准确的评估。
调整后的 R 平方影响模型如何评估？
调整后的 R Squared 会惩罚过度使用预测变量，防止过度拟合并提供对模型预测能力的更现实的评估。