a:

O diferență majoră între R-squared și R-squared ajustat este că R-squared presupune că fiecare variabilă independentă din model explică variația variabilei dependente. Se dă procentul variației explicate ca și cum toate variabilele independente din model afectează variabila dependentă, în timp ce R-squaredul ajustat dă procentul de variație explicat doar de acele variabile independente care în realitate afectează variabila dependentă. R-pătratul nu poate verifica dacă figura pariului de bilete și coeficienŃii acestuia sunt prejudiciate. De asemenea, nu se arată dacă un model de regresie este satisfăcător; poate arăta o cifră R-pătrată pentru un model bun sau o figură înaltă R-pătrată pentru un model care nu se potrivește.

R-squaredul ajustat compară puterea descriptivă a modelelor de regresie care includ numeroase predictori. Fiecare predictor adăugat la un model mărește R-pătrat și nu-l scade niciodată. Astfel, un model cu mai mulți termeni pare să aibă o potrivire mai bună doar pentru faptul că are mai mulți termeni, în timp ce R-pătratul ajustat compensează adăugarea de variabile și crește doar dacă noul termen mărește modelul deasupra ceea ce ar fi obținută prin probabilitate și scade atunci când un predictor mărește modelul mai puțin decât ceea ce este prezis de întâmplare. Într-o condiție de suprapunere, se obține o valoare incorectă ridicată a R-squared, ceea ce duce la o capacitate scăzută de a prezice. Acest lucru nu este valabil cu reglajul R-pătrat.

R-squaredul ajustat este o versiune modificată a lui R-squared pentru numărul de predictori într-un model. R-pătratul ajustat poate fi negativ, dar nu este întotdeauna, în timp ce o valoare R-pătrat este între zero și 100 și arată relația liniară în eșantionul de date chiar și atunci când nu există o relație de bază. R-pătratul ajustat este cea mai bună estimare a gradului de relație în populația de bază. Pentru a arăta corelația modelelor cu R-squared, alegeți modelul cu cea mai mare limită, dar cel mai bun și mai ușor mod de a compara modelele este să selectați unul cu R-squared reglat mai mic. R-squaredul ajustat nu este un model tipic pentru compararea modelelor neliniare, ci mai multe regresii liniare.