Si ajustado R cuadrado es superior a R al cuadrado, entonces ¿por qué estadística siga informando el último? ¿Existe algún tipo de situación cuando un investigador puede preferir utilizar R cuadrado en lugar de ajustado R al cuadrado?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Christoph Hanck
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4143
Bajo condiciones de instancia explica aquí, $R^2$ mide la proporción de la varianza en la variable dependiente explicada por la regresión, que es una medida natural. Ajusta $R^2$ no tiene esta interpretación, como se modifica el $R^2$ del valor.
Así, mientras ajustado $R^2$ tiene la indiscutible ventaja de no aumentar automáticamente cuando el número de regresores sube, se paga un precio en términos de cómo se puede interpretar la medida.
Nota que no estoy abogando por el uso de uno u otro, acaba de dar una posible razón de por qué la gente todavía utiliza el estándar del $R^2$.
johv
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191
Ajustado R-ajustado es útil para comparar modelos de regresión diferentes. Esta tarea no puede realizarse por R cuadrado que, como ya han dicho otros, tiene otro objetivo informativo, que expresa la proporción de la varianza de la variable dependiente que es explicada por el modelo de regresión bajo investigación.
