调整后的R平方多个自变量

调整后的R平方是多元线性回归模型中的一个评估指标，用于衡量模型对因变量的解释程度。它是R平方的修正版本，考虑了自变量个数对模型解释能力的影响。

R平方是一个介于0和1之间的值，表示因变量的变异程度中可以由模型解释的比例。而调整后的R平方则在模型中引入了自变量个数的惩罚项，以避免过度拟合问题。

调整后的R平方的计算公式如下： Adjusted R^2 = 1 - (1 - R^2) * (n - 1) / (n - p - 1)

其中，R^2为未经调整的R平方，n为样本数量，p为自变量的个数。

调整后的R平方的优势在于，它能够更准确地评估模型的解释能力，并且考虑了自变量个数的影响。当模型中引入更多的自变量时，调整后的R平方会相应地进行调整，以反映模型解释能力的变化。

调整后的R平方在多元线性回归分析中具有广泛的应用场景。它可以用于评估模型的拟合优度，判断模型是否能够很好地解释因变量的变异。同时，它也可以用于比较不同模型之间的解释能力，帮助选择最合适的模型。

在腾讯云的产品中，与多元线性回归相关的产品包括腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云数据智能平台（https://cloud.tencent.com/product/tcdip）。这些产品提供了丰富的机器学习和数据分析工具，可以用于构建和评估多元线性回归模型，并提供了相应的API和SDK供开发者使用。