使用R语言计算修正的R方

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于 2023-08-25 00:37:35 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何在R语言中计算修正的R方，这是一个评估回归模型拟合度的指标，尤其适用于考虑自变量数量和样本量的关系。通过导入和包，建立线性回归模型，然后使用相关函数计算普通R方和修正的R方，从而得到更准确的模型解释能力评估。

使用R语言计算修正的R方

修正的R方是一种在回归分析中使用的指标，用于评估模型对观测数据的解释能力。与普通的R方相比，修正的R方考虑了自变量的数量和样本量之间的关系，从而提供了更准确和可靠的模型拟合度量。在R语言中，我们可以使用以下代码来计算修正的R方：

# 导入必要的包
library(ggplot2)
library(car)

# 创建一个简单的回归模型
model <- lm(mpg ~ hp + wt, data = mtcars)

# 计算普通的R方
r_squared <- summary(model)$r.squared

# 获取自变量的数量
num_predictors <- length(coefficients(model)) - 1

# 获取样本量
sample_size <- nrow(model$model)

# 计算修正的R方
adjusted_r_squared <- 1 - (1 - r_squared) * ((sample_size - 1) / (sample_size - num_predictors - 1))

# 输出结果
cat("普通的R方:", r_squared, "\n")
cat("修正的R方:", adjusted_r_squared, "\n")

在上面的代码中，我们首先导入了ggplot2和car包，这两个包提供了计算修正的R方所需的函数。然后，我们创建了一个简单的线性回归模型model，其中mpg是因变量，hp

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