a:

R-kare ve düzeltilmiş R-kare arasındaki temel farklardan biri, modeldeki her bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni açıkladığını R-kare varsayar. Açıklanan varyasyon yüzdesini, modeldeki tüm bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni etkilediği gibi verirken, düzeltilmiş R-kare, gerçekte bağımlı değişkeni etkileyen yalnızca bağımsız değişkenlerle açıklanan değişim yüzdesini verir. R-kare, katsayı beyzbol figürünün ve tahminlerinin önyargılı olup olmadığını doğrulayamıyor. Ayrıca, bir regresyon modelinin tatmin edici olup olmadığını da göstermez; iyi bir model için R-kare şeklinde veya sığmayan bir model için yüksek R-kare şeklinde bir şekil gösterebilir.

Ayarlanan R-kare, çeşitli öngörülerin sayısını içeren regresyon modellerinin tanımlayıcı gücünü karşılaştırır. Bir modele eklenen her tahminci R-kare oranını arttırır ve asla düşürmez. Böylece, daha terimlere sahip bir model, daha fazla terim olması nedeniyle yalnızca daha iyi bir uyum sağlamış gibi görünebilir; buna karşın, düzeltilmiş R-kare değişkenlerin eklenmesini telafi eder ve yeni terim, olasılığı tarafından elde edilir ve bir tahminci modeli şans eseri olarak tahmin edilenin altında arttırdığında azalır. Aşırı uygun koşullarda, öngörüleme kabiliyetinin azalmasına yol açan yanlış yüksek bir R-kare değeri elde edilir. Ayarlanan R-kare için durum böyle değil.

Ayarlanan R-kare, bir modeldeki öngörücü sayısı için R-kare modifiye edilmiş bir versiyonudur. Ayarlanmış R-kare negatif olabilir, ancak her zaman aynı değildir, R-kare değeri sıfır ve 100 arasında ve temel bir ilişki olmadığında bile veri örneğindeki doğrusal ilişkiyi gösterir. Ayarlanmış R-kare, temel nüfustaki ilişki derecesinin en iyi tahminidir. Modelleri R-kare ile korelasyon göstermek için, modeli en yüksek sınırla seçin, ancak modelleri karşılaştırmanın en iyi ve en kolay yolu, daha küçük ayarlanmış R-kare olanı seçmektir. Düzeltilmiş R-kare, doğrusal olmayan modelleri karşılaştırmak için tipik bir model değil, ancak çoklu doğrusal regresyonlardır.

3'ten büyük ->