Estatísticas - R quadrado ajustado
R-quadrado mede a proporção da variação em sua variável dependente (Y) explicada por suas variáveis independentes (X) para um modelo de regressão linear. O R-quadrado ajustado ajusta a estatística com base no número de variáveis independentes no modelo. $ {R ^ 2} $ mostra quão bem os termos (pontos de dados) se ajustam a uma curva ou linha. $ {R ^ 2} $ ajustado também indica quão bem os termos se ajustam a uma curva ou linha, mas ajusta o número de termos em um modelo. Se você adicionar mais e mais variáveis inúteis a um modelo, o r-quadrado ajustado diminuirá. Se você adicionar mais variáveis úteis, o r-quadrado ajustado aumentará.
$ {R_ {adj} ^ 2} $ ajustado será sempre menor ou igual a $ {R ^ 2} $. Você só precisa de $ {R ^ 2} $ ao trabalhar com amostras. Em outras palavras, $ {R ^ 2} $ não é necessário quando você tem dados de uma população inteira.
Fórmula
$ {R_ {adj} ^ 2 = 1 - [\ frac {(1-R ^ 2) (n-1)} {nk-1}]} $
Onde -
$ {n} $ = o número de pontos em sua amostra de dados.
$ {k} $ = o número de regressores independentes, ou seja, o número de variáveis em seu modelo, excluindo a constante.
Exemplo
Problem Statement:
Um fundo tem um valor de R ao quadrado da amostra próximo a 0,5 e está, sem dúvida, oferecendo retornos ajustados ao risco mais altos com o tamanho da amostra de 50 para 5 preditores. Encontre o valor do quadrado R ajustado.
Solution:
Tamanho da amostra = 50 Número do preditor = 5 R da amostra - quadrado = 0,5. Substitua as qualidades na equação,