So berechnen sie das angepasste r-quadrat in excel

Das R-Quadrat , oft ^{als R2} geschrieben, ist der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen , der durch die Prädiktorvariablen in einem linearen Regressionsmodell erklärt werden kann.

Der Wert von R im Quadrat kann zwischen 0 und 1 liegen. Ein Wert von 0 gibt an, dass die Antwortvariable überhaupt nicht durch die Prädiktorvariable erklärt werden kann, während ein Wert von 1 angibt, dass die Antwortvariable durch die Prädiktorvariable erklärt werden kann. vom Prädiktor perfekt und fehlerfrei erklärt. Variablen.

Das angepasste R-Quadrat ist eine modifizierte Version des R-Quadrats, die die Anzahl der Prädiktoren in einem Regressionsmodell berücksichtigt. Es wird wie folgt berechnet:

Angepasstes R ² = 1 – [(1-R ² )*(n-1)/(nk-1)]

Gold:

• R ² : Das R ² des Modells
• n : Die Anzahl der Beobachtungen
• k : Die Anzahl der Prädiktorvariablen

Da ^R2 immer zunimmt, wenn Sie einem Modell Prädiktoren hinzufügen, kann das angepasste ^R2 als Metrik dienen, die Ihnen sagt, wie nützlich ein Modell ist, angepasst auf der Grundlage der Anzahl der Prädiktoren in einem Modell .

Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel für die Berechnung des angepassten ^R2 für ein Regressionsmodell in R.

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten

Für dieses Beispiel erstellen wir einen Datensatz, der die folgenden Variablen für 12 verschiedene Schüler enthält:

• Prüfungsergebnis
• Stundenlang mit Lernen verbracht
• Aktuelle Klasse

Schritt 2: Passen Sie das Regressionsmodell an

Als Nächstes passen wir ein multiples lineares Regressionsmodell an, wobei wir das Prüfungsergebnis als Antwortvariable und die Lernstunden und die aktuelle Note als Prädiktorvariablen verwenden.

Um dieses Modell anzupassen, klicken Sie im oberen Menüband auf die Registerkarte „Daten“ und dann auf „Datenanalyse“ :

Wenn diese Option nicht verfügbar ist, müssen Sie zuerst das Data Analysis ToolPak laden .

Wählen Sie im angezeigten Fenster Regression aus. Geben Sie im neuen Fenster, das erscheint, die folgenden Informationen ein:

Sobald Sie auf OK klicken, wird die Ausgabe des Regressionsmodells angezeigt:

Schritt 3: Interpretieren Sie das angepasste R-Quadrat

Das angepasste R-Quadrat des Regressionsmodells ist die Zahl neben dem angepassten R-Quadrat :

Das angepasste R-Quadrat für dieses Modell beträgt 0,946019 .

Dieser Wert ist extrem hoch, was darauf hindeutet, dass die Prädiktorvariablen „Studienstunden“ und „Aktuelle Note“ die Prüfungsergebnisse gut vorhersagen können.

Zusätzliche Ressourcen

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