修正可决系数公式

发布网友发布时间：2024-09-07 05:09

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热心网友时间：2024-11-01 16:15

公式为：
R^2_adj = 1 - (n - 1)/(n - k - 1) * (1 - R^2)
其中：
n 是样本量
k 是回归模型中的解释变量个数
R^2 是可决系数
修正可决系数与可决系数的区别在于，修正可决系数考虑了回归模型的自由度。当回归模型的自由度较大时，可决系数可能会受到自由度的增加而增加。而修正可决系数则不会受到自由度的增加而增加，因此修正可决系数能够更加准确地反映回归模型的解释能力。
以下是修正可决系数的几个特点：
修正可决系数的取值范围是 [0, 1]。
修正可决系数越高，说明回归模型对被解释变量解释得越好。
修正可决系数与可决系数的值越接近，说明回归模型的自由度越大。
修正可决系数为负时，说明回归模型是没有意义的。
修正可决系数在回归模型评价中具有重要的作用。它可以帮助我们更好地判断回归模型的解释能力。