Hoe aangepaste r-kwadraat in excel te berekenen

R-kwadraat , vaak geschreven ^{als R2} , is het deel van de variantie in de responsvariabele dat kan worden verklaard door de voorspellende variabelen in een lineair regressiemodel .

De waarde van R kwadraat kan variëren van 0 tot 1. Een waarde van 0 geeft aan dat de responsvariabele helemaal niet kan worden verklaard door de voorspellende variabele, terwijl een waarde van 1 aangeeft dat de responsvariabele kan worden verklaard door de voorspellende variabele. perfect uitgelegd zonder fouten door de voorspeller. variabelen.

Aangepaste R-kwadraat is een aangepaste versie van R-kwadraat die zich aanpast aan het aantal voorspellers in een regressiemodel. Het wordt als volgt berekend:

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

Goud:

• R ² : De R ² van het model
• n : Het aantal waarnemingen
• k : het aantal voorspellende variabelen

Omdat ^R2 altijd toeneemt naarmate u voorspellers aan een model toevoegt, kan aangepaste ^R2 dienen als een metriek die u vertelt hoe nuttig een model is, aangepast op basis van het aantal voorspellers in een model .

Deze tutorial biedt een stapsgewijs voorbeeld van hoe u de aangepaste ^R2 voor een regressiemodel in R kunt berekenen.

Stap 1: Creëer de gegevens

Voor dit voorbeeld maken we een dataset met de volgende variabelen voor 12 verschillende studenten:

• Examenresultaat
• Uren besteed aan studeren
• Huidige klasse

Stap 2: Pas het regressiemodel aan

Vervolgens passen we een meervoudig lineair regressiemodel toe, waarbij we de examenscore alsresponsvariabele gebruiken, en studie-uren en het huidige cijfer als voorspellende variabelen.

Om in dit model te passen, klikt u op het tabblad Gegevens op het bovenste lint en klikt u vervolgens op Gegevensanalyse :

Als deze optie niet beschikbaar is, moet u eerst het Data Analysis ToolPak laden .

Selecteer Regressie in het venster dat verschijnt. Geef in het nieuwe venster dat verschijnt de volgende informatie op:

Zodra u op OK klikt, verschijnt de uitvoer van het regressiemodel:

Stap 3: Interpreteer het aangepaste R-kwadraat

De aangepaste R-kwadraat van het regressiemodel is het getal naast de aangepaste R-kwadraat :

Het aangepaste R-kwadraat voor dit model blijkt 0,946019 te zijn.

Deze waarde is extreem hoog, wat aangeeft dat de voorspelvariabelen Studie-uren en Huidig cijfer de examenscore goed kunnen voorspellen.

Aanvullende bronnen

Wat is een goede R-kwadraatwaarde?
Hoe u het aangepaste R-kwadraat in R kunt berekenen
Hoe het aangepaste R-kwadraat in Python te berekenen