{"id":1441,"date":"2023-07-26T09:26:27","date_gmt":"2023-07-26T09:26:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-quadrato-excel-regola\/"},"modified":"2023-07-26T09:26:27","modified_gmt":"2023-07-26T09:26:27","slug":"r-quadrato-excel-regola","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-quadrato-excel-regola\/","title":{"rendered":"Come calcolare l&#39;r quadrato corretto in excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>R al quadrato<\/strong> , spesso scritto <sup>R2<\/sup> , \u00e8 la proporzione della varianza nella <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">variabile di risposta<\/a> che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili predittive in un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">modello di regressione lineare<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore di R al quadrato pu\u00f2 variare da 0 a 1. Un valore pari a 0 indica che la variabile di risposta non pu\u00f2 essere spiegata affatto dalla variabile predittore, mentre un valore pari a 1 indica che la variabile di risposta pu\u00f2 essere spiegata dalla variabile predittore. perfettamente spiegato senza errori dal predittore. variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R-quadrato rettificato<\/strong> \u00e8 una versione modificata di R-quadrato che regola il numero di predittori in un modello di regressione. Viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R <sup>2<\/sup> corretto = 1 \u2013 [(1-R <sup>2<\/sup> )*(n-1)\/(nk-1)]<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R <sup>2<\/sup><\/strong> : La R <sup>2<\/sup> del modello<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n<\/strong> : il numero di osservazioni<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>k<\/strong> : il numero di variabili predittive<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 <sup>R2<\/sup> aumenta sempre man mano che aggiungi predittori a un modello, <sup>R2<\/sup> modificato pu\u00f2 fungere da metrica che indica quanto \u00e8 utile un modello, <em>modificato in base al numero di predittori in un modello<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come calcolare l&#8217; <sup>R2<\/sup> corretto per un modello di regressione in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per questo esempio, creeremo un set di dati contenente le seguenti variabili per 12 studenti diversi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Risultato dell&#8217;esame<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ore passate a studiare<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Classe attuale<\/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>Passaggio 2: adattare il modello di regressione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, adatteremo un modello <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">di regressione lineare multipla<\/a> utilizzando <em>il punteggio dell&#8217;esame<\/em> come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabile di risposta<\/a> e <em>le ore di studio<\/em> e <em>il voto attuale<\/em> come variabili predittive.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per adattare questo modello, fai clic sulla scheda <strong>Dati<\/strong> lungo la barra multifunzione superiore, quindi fai clic su <strong>Analisi dati<\/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;\">Se questa opzione non \u00e8 disponibile, \u00e8 necessario prima <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-caricare-il-toolpak-di-analisi-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">caricare il Data Analysis ToolPak<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella finestra che appare, seleziona <strong>Regressione<\/strong> . Nella nuova finestra che appare, fornisci le seguenti informazioni:<\/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;\">Dopo aver fatto clic su <strong>OK<\/strong> , verr\u00e0 visualizzato l&#8217;output del modello di regressione:<\/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>Passaggio 3: interpretare l&#8217;R quadrato modificato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;R quadrato corretto del modello di regressione \u00e8 il numero accanto <strong>all&#8217;R quadrato corretto<\/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=\"R quadrato corretto in Excel\" width=\"608\" height=\"440\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;R quadrato corretto per questo modello risulta essere <strong>0,946019<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo valore \u00e8 estremamente elevato e indica che le variabili predittive <em>Ore di studio<\/em> e <em>Voto attuale<\/em> svolgono un buon lavoro nel prevedere <em>il punteggio dell&#8217;esame<\/em> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/buon-valore-di-r-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Qual \u00e8 un buon valore di R quadrato?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/r-quadrati-in-r-si-adatta\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare l&#8217;R quadrato corretto in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/r-quadrato-in-python-si-regola\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare l&#8217;R quadrato corretto in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>R al quadrato , spesso scritto R2 , \u00e8 la proporzione della varianza nella variabile di risposta che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili predittive in un modello di regressione lineare . 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