什么是调整后的R方

最新推荐文章于 2025-06-26 11:00:47 发布
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文章标签： python 数据结构与算法
原文链接：http://www.cnblogs.com/lantingg/p/9444076.html
在统计模型中，原始的复决定系数R2可能会因为自变量的增加而产生误导性的高值，即使模型并未真正改进。为了修正这一问题，引入了调整后的复决定系数Ra2。本文解释了Ra2的概念及其计算公式，帮助读者理解如何更准确地评估模型的解释力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

当给模型增加自变量时，复决定系数也随之逐步增大，当自变量足够多时总会得到模型拟合良好，而实际却可能并非如此。于是考虑对R2进行调整，记为Ra2，称调整后复决定系数。
R2＝SSR/SST=1-SSE/SST
Ra2=1-(SSE/dfE)/(SST/dfT)

即：

 Ra2 = 1-   (SSE/（n-p-1)) / (SST/(n-1))

转载于:https://www.cnblogs.com/lantingg/p/9444076.html

如何在 R 中计算调整后的 R 平方
Mrrunsen的博客
08-22 1万+
R-squared 的值可以在 0 到 1 之间。值 0 表示响应变量根本不能被预测变量解释，而值 1 表示响应变量可以被预测变量完美地解释而没有错误变量。R 平方，通常写成 R 2，是响应变量中的方差比例，它可以由线性回归模型中的预测变量来解释。调整后的R 平方是 R 平方的修改版本，用于调整回归模型中预测变量的数量。调整后的 R 2 = 1 – [(1-R 2 )*(n-1)/(nk-1)]示例：如何在 R 中计算调整后的 R 平方。调整后的 R 平方： 0.7787。R 2 :模型的 R 2。
R语言计算调整的R方（ Adjusted R-Squared）实战
statistics+insight+vista+power
03-11 1849
R语言计算调整的R方（ Adjusted R-Squared）实战
拟合度：调整R方
weixin_41544125的博客
12-29 2281
R方是一个统计量，用来衡量一个模型对数据的拟合程度。如果R方是1，意味着模型完美地拟合了所有数据点。如果R方是0，意味着模型没有提供比简单使用平均值更好的预测。调整后的R方是对R方的改进，它考虑了模型中变量的数量。在R方的基础上，如果模型中的变量太多，尤其是那些对预测没有帮助的变量，R方可能会被过高估计。调整后的R方通过惩罚多余的变量来解决这个问题。
R²和调整R²的区别？为什么调整R方更可靠
最新发布
SPSSAU的博客
06-26 432
在SPSSAU(在线SPSS)中，进行多元线性回归分析时，系统会同时输出R²和调整R²。用户可以通过比较这两个指标，更全面地评估模型的拟合优度。如果调整R²与R²相差较大，说明模型中可能存在不必要的自变量，建议进一步优化模型。在实际数据分析中，建议同时参考R²和调整R²，以获得更全面的模型评估结果。通过SPSSAU(网页SPSS)平台，用户可以轻松获取这些指标，并进行深入的数据分析。在回归分析中，R²和调整R²都是用于评估模型拟合优度的重要指标，但它们之间存在一些关键区别。调整R²（调整后的决定系数）
plor 回归的r方_【回归分析】R、R平方与调整后的R平方
weixin_34711263的博客
01-17 2万+
原标题：【回归分析】R、R平方与调整后的R平方 回归分析，是对两个或两个以上变量之间的因果关系进行定量研究的一种统计分析方法。回归分析，也是我们进行需求预测常用的一种因果建模方法。我们做回归分析时，离不开一个字母“R”。本文向大家介绍R、R平方与调整后的R平方的概念、在回归分析中作用以及计算方法。一、R，相关系数。顾名思义，相关系数，是衡量两个变量之间相关程度的系数，是判定变量之间线性相关性的一个...
【漫话机器学习系列】002.拟合度：调整R方（Adjusted R-Squared）
IT古董
12-09 2470
调整R-Squared是回归分析中的一个指标，用于评估回归模型的拟合优度。与标准R-Squared不同，调整R-Squared引入了对模型复杂度的惩罚，以避免因加入过多变量而导致的虚高拟合效果。调整 是回归模型评估中的重要指标，能够平衡模型的拟合优度和复杂度。通过引入惩罚项，它在选择最优模型时尤为有效。与标准R-Squared相比，调整 R-Squared更适合多变量回归分析，并能帮助我们避免过拟合风险。
回归分析中R方和调整R方的区别
TensorFlowNews
07-20 1万+
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别 介绍 当我开始我的数据科学之旅时，我探索的第一个算法是线性回归。 在理解了线性回归的概念和算法的工作原理之后，我非常兴奋地使用它并在问题陈述中做出预测。我相信你们大多数人也会这么做的。但是一旦我们建立了模型，下一步是什么呢？ 接下来是棘手的部分。一旦我们建立了模型，下一步就是评估它的性能。毋庸置疑，模型评价是一项关键性的任务，它凸显了模型的不足
二次拟合r方_回归分析中R方和调整R方的区别
weixin_31100517的博客
01-13 3325
作者|ANIRUDDHA BHANDARI编译|VK来源|Analytics Vidhya概述理解R方和调整R方的概念了解R方和调整R方之间的关键区别介绍当我开始我的数据科学之旅时，我探索的第一个算法是线性回归。在理解了线性回归的概念和算法的工作原理之后，我非常兴奋地使用它并在问题陈述中做出预测。我相信你们大多数人也会这么做的。但是一旦我们建立了模型，下一步是什么呢？接下来是棘手的部分。一旦我们建...
调整的R方_如何选择回归模型
weixin_33751566的博客
07-11 4958
  sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share     1.选择最简单模型  ...
R语言应用实例：计算修正后的R方
HackLogic的博客
08-11 835
修正后的R方通过考虑模型中自变量的数量和样本容量，对传统R方进行修正，以更准确地评估回归模型的拟合效果。与传统R方相比，修正后的R方在考虑自由度的情况下更加保守，避免了过度使用不必要的变量。修正后的R方是衡量回归模型拟合优度的指标，在模型中考虑了自变量数量和样本容量的影响。通过计算传统R方和修正后的R方，我们可以更准确地评估回归模型的拟合效果，并做出相应的分析和决策。本文将介绍如何使用R语言计算修正后的R方，并提供相应的源代码示例。最后，我们可以将计算得到的传统R方和修正后的R方一起输出。
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r2adj——调整r方Adjusted R-Squared
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.linear_model import LinearRegression import statsmodels.api as sm from scipy import stats import matplotl...
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