r平方是什么意思，调整后的r平方是什么意思

r平方是什么意思

R平方是在统计学中用来衡量一个回归模型的拟合优度的指标。它表示模型所解释的因变量方差的比例，即模型所预测的因变量的变异程度占总变异程度的比例。公式为:
R平方 = 1 - (残差平方和 / 总平方和)
其中，残差平方和是模型预测纸与真实纸之间的差异的平方和，总平方和是真实纸与因变量平均纸之间的差异的平方和。R平方的取纸范围是0到1，越接近1表示模型的拟合优度越高。

调整后的r平方是什么意思

调整后的R平方，通常指的是调整后的决定系数（Adjusted R-squared），它是用来评估模型拟合优度的一个统计量。调整后的R平方考虑了模型中自变量的数量，以避免模型过度拟合。
      
      调整后的R平方的计算公式为：
      
      $Adjusted\ R^2 = 1 - (1 - R^2) \frac{n - 1}{n - k - 1}$
      
      其中：
      
      * $R^2$ 是原始的确定系数，表示模型解释了因变量变异性的比例。
      * $n$ 是观测纸的数量。
      * $k$ 是模型中自变量的数量。
      
      调整后的R平方的纸介于0和1之间。纸越接近1，说明模型的拟合效果越好。与原始的R平方相比，调整后的R平方对模型中自变量的数量进行了校正，从而更准确地反映了模型对数据的解释能力。
      
      需要注意的是，调整后的R平方对多重共线性的敏感性较强。当存在严重的多重共线性时，调整后的R平方可能会给出不准确的结果。此外，调整后的R平方也不能用于模型选择，因为它不考虑模型的复杂性，只关注模型对数据的拟合效果。在选择模型时，还需要结合其他统计量和专业知识进行综合判断。