{"id":1439,"date":"2023-07-26T09:26:27","date_gmt":"2023-07-26T09:26:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-quadrat-excel-passt-sich-an\/"},"modified":"2023-07-26T09:26:27","modified_gmt":"2023-07-26T09:26:27","slug":"r-quadrat-excel-passt-sich-an","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-quadrat-excel-passt-sich-an\/","title":{"rendered":"So berechnen sie das angepasste r-quadrat in excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Das R-Quadrat<\/strong> , oft <sup>als R2<\/sup> geschrieben, ist der Anteil der Varianz in der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Antwortvariablen<\/a> , der durch die Pr\u00e4diktorvariablen in einem <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/multiple-lineare-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">linearen Regressionsmodell<\/a> erkl\u00e4rt werden kann.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Wert von R im Quadrat kann zwischen 0 und 1 liegen. Ein Wert von 0 gibt an, dass die Antwortvariable \u00fcberhaupt nicht durch die Pr\u00e4diktorvariable erkl\u00e4rt werden kann, w\u00e4hrend ein Wert von 1 angibt, dass die Antwortvariable durch die Pr\u00e4diktorvariable erkl\u00e4rt werden kann. vom Pr\u00e4diktor perfekt und fehlerfrei erkl\u00e4rt. Variablen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Das angepasste R-Quadrat<\/strong> ist eine modifizierte Version des R-Quadrats, die die Anzahl der Pr\u00e4diktoren in einem Regressionsmodell ber\u00fccksichtigt. Es wird wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Angepasstes R <sup>2<\/sup> = 1 \u2013 [(1-R <sup>2<\/sup> )*(n-1)\/(nk-1)]<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R <sup>2<\/sup><\/strong> : Das R <sup>2<\/sup> des Modells<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n<\/strong> : Die Anzahl der Beobachtungen<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>k<\/strong> : Die Anzahl der Pr\u00e4diktorvariablen<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da <sup>R2<\/sup> immer zunimmt, wenn Sie einem Modell Pr\u00e4diktoren hinzuf\u00fcgen, kann das angepasste <sup>R2<\/sup> als Metrik dienen, die Ihnen sagt, wie n\u00fctzlich ein Modell ist, <em>angepasst auf der Grundlage der Anzahl der Pr\u00e4diktoren in einem Modell<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Berechnung des angepassten <sup>R2<\/sup> f\u00fcr ein Regressionsmodell in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses Beispiel erstellen wir einen Datensatz, der die folgenden Variablen f\u00fcr 12 verschiedene Sch\u00fcler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Pr\u00fcfungsergebnis<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Stundenlang mit Lernen verbracht<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Aktuelle Klasse<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14241 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel1.png\" alt=\"\" width=\"504\" height=\"476\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Passen Sie das Regressionsmodell an<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes passen wir ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/multiple-lineare-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">multiples lineares Regressionsmodell<\/a> an, wobei wir <em>das Pr\u00fcfungsergebnis<\/em> als <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Antwortvariable und die<\/a> <em>Lernstunden<\/em> und <em>die aktuelle Note<\/em> als Pr\u00e4diktorvariablen verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um dieses Modell anzupassen, klicken Sie im oberen Men\u00fcband auf die Registerkarte <strong>\u201eDaten\u201c<\/strong> und dann auf <strong>\u201eDatenanalyse\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5292 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\" alt=\"\" width=\"472\" height=\"180\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn diese Option nicht verf\u00fcgbar ist, m\u00fcssen Sie zuerst <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/so-laden-sie-das-analyse-toolpak-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">das Data Analysis ToolPak laden<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie im angezeigten Fenster <strong>Regression<\/strong> aus. Geben Sie im neuen Fenster, das erscheint, die folgenden Informationen ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14242 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel2.png\" alt=\"\" width=\"605\" height=\"457\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>OK<\/strong> klicken, wird die Ausgabe des Regressionsmodells angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14243 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel3.png\" alt=\"\" width=\"598\" height=\"449\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie das angepasste R-Quadrat<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das angepasste R-Quadrat des Regressionsmodells ist die Zahl neben dem <strong>angepassten R-Quadrat<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14249 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/adjrexcel1.png\" alt=\"Bereinigtes R-Quadrat in Excel\" width=\"608\" height=\"440\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das angepasste R-Quadrat f\u00fcr dieses Modell betr\u00e4gt <strong>0,946019<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieser Wert ist extrem hoch, was darauf hindeutet, dass die Pr\u00e4diktorvariablen <em>\u201eStudienstunden\u201c<\/em> und <em>\u201eAktuelle Note\u201c<\/em> die <em>Pr\u00fcfungsergebnisse<\/em> gut vorhersagen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/guter-r-quadrat-wert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was ist ein guter R-Quadrat-Wert?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-quadrate-in-r-passt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie das angepasste R-Quadrat in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-quadrat-in-python-passt-sich-an\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie das angepasste R-Quadrat in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das R-Quadrat , oft als R2 geschrieben, ist der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen , der durch die Pr\u00e4diktorvariablen in einem linearen Regressionsmodell erkl\u00e4rt werden kann. 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