【发布时间】：2021-12-26 11:48:58
【问题描述】：
在 Goggle 上发现的一个区别是 R2 假设每个变量都解释了因变量的变化。
调整后的 R2 告诉您仅由实际影响因变量的自变量解释的变异百分比。
你们能不能举例说明一下，这样就容易理解了。
【问题讨论】：
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请提供足够的代码，以便其他人更好地理解或重现问题。
标签： statistics linear-regression
【发布时间】：2021-12-26 11:48:58
【问题描述】：
R2 和调整后的 R2 哪个更好？ 当您比较具有不同数量变量的模型时，调整后的 R2 是更好的模型。其背后的逻辑是，当变量数量增加时，R2 总是增加。 这意味着即使您在模型中添加了一个无用的变量，您的 R2 仍然会增加。
【讨论】：