负调整R平方是一种统计学中用于衡量回归模型拟合优度的指标。它是对普通R平方进行修正,考虑了模型中自变量的个数和样本量的影响,以更准确地评估模型的拟合程度。
负调整R平方的计算公式为:
负调整R平方 = 1 - (1 - R平方) * (n - 1) / (n - k - 1)
其中,R平方是普通的R平方,n是样本量,k是模型中自变量的个数。
负调整R平方的取值范围为负无穷到1,值越接近1表示模型的拟合程度越好。与普通R平方相比,负调整R平方在模型中引入了自变量个数和样本量的惩罚项,避免了过度拟合的问题。
在实际应用中,负调整R平方可以用于评估回归模型的拟合优度,并与其他模型进行比较。较高的负调整R平方值意味着模型能够更好地解释因变量的变异性,具有更好的预测能力。
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