{"id":306,"date":"2023-08-02T18:09:42","date_gmt":"2023-08-02T18:09:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/angepasstes-bestimmtheitsmass-r-angepasstes-quadrat\/"},"modified":"2023-08-02T18:09:42","modified_gmt":"2023-08-02T18:09:42","slug":"angepasstes-bestimmtheitsmass-r-angepasstes-quadrat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/angepasstes-bestimmtheitsmass-r-angepasstes-quadrat\/","title":{"rendered":"Angepasstes bestimmtheitsma\u00df (angepasstes r-quadrat)"},"content":{"rendered":"

In diesem Artikel wird erkl\u00e4rt, was das angepasste Bestimmtheitsma\u00df (oder angepasste R-Quadrat) in der Statistik ist und wof\u00fcr es verwendet wird. Ebenso erfahren Sie, wie Sie das angepasste Bestimmtheitsma\u00df berechnen, wie es interpretiert wird und dar\u00fcber hinaus einen Online-Rechner zur Berechnung des angepassten Bestimmtheitsma\u00dfes. <\/p>\n

<\/span> Was ist das angepasste Bestimmtheitsma\u00df?<\/span><\/h2>\n

Das angepasste Bestimmtheitsma\u00df<\/strong> , auch angepasstes R-Quadrat<\/strong> genannt, ist ein Koeffizient, der die Anpassungsg\u00fcte eines Regressionsmodells unter Ber\u00fccksichtigung der Anzahl der im Modell enthaltenen erkl\u00e4renden Variablen angibt.<\/p>\n

Das Symbol f\u00fcr das angepasste Bestimmtheitsma\u00df ist<\/p>\n<\/p>\n

\"\\bar{R}^2\"<\/p>\n

.<\/p>\n

Somit misst das angepasste Bestimmtheitsma\u00df den Prozentsatz, der durch das Regressionsmodell erkl\u00e4rt wird, und bestraft jede erkl\u00e4rende Variable, die in das Modell eingef\u00fchrt wird. Im Allgemeinen gilt: Je mehr Variablen ein Regressionsmodell hat, desto besser erkl\u00e4rt es die Datenstichprobe, aber desto komplizierter wird das Modell. Wir m\u00fcssen daher das Modell finden, das die Daten am besten erkl\u00e4rt, aber m\u00f6glichst wenige Variablen aufweist.<\/p>\n

Aus diesem Grund wird das angepasste Bestimmtheitsma\u00df zum Vergleich der Anpassungsg\u00fcte zwischen verschiedenen Regressionsmodellen verwendet. Durch die Ber\u00fccksichtigung der Anzahl der Variablen im Modell ist dieser statistische Koeffizient sehr n\u00fctzlich f\u00fcr den Vergleich von Modellen mit unterschiedlichen Variablen. Im Folgenden erfahren Sie, wie das angepasste Bestimmtheitsma\u00df zu interpretieren ist.<\/p>\n

In der Statistik wird das angepasste Bestimmtheitsma\u00df auch korrigiertes Bestimmtheitsma\u00df<\/strong> genannt. <\/p>\n

<\/span> Formel f\u00fcr angepasstes Bestimmtheitsma\u00df<\/span><\/h2>\n

Die Formel zur Berechnung des angepassten Bestimmtheitsma\u00dfes<\/strong> lautet wie folgt:<\/p>\n<\/p>\n

\"\\bar{R}^2=1-\\cfrac{N-1}{N-k-1}\\cdot<\/p>\n<\/p>\n

Gold:<\/p>\n