Adjusted R-squared (R²_adj)
Das angepasste R² ist eine korrigierte Version des Bestimmtheitsmaßes, die die Anzahl der Prädiktoren in einem Regressionsmodell berücksichtigt. Eingeführt von Henri Theil im Jahr 1961, adressiert es die grundlegende Einschränkung des Standard-R²: die Tendenz, dass es bei jeder Hinzufügung eines Prädiktors steigt, unabhängig davon, ob dieser Prädiktor sinnvoll zur Erklärung der Zielvariablen beiträgt.
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Quellen
- Theil, H. (1961). Economic Forecasts and Policy. Amsterdam: North-Holland Publishing Company. link ↗
- Ezekiel, M. (1930). Methods of Correlation Analysis. New York: John Wiley & Sons. link ↗
- Judge, G. G., Griffiths, W. E., Hill, R. C., Lütkepohl, H., & Lee, T. C. (1985). The Theory and Practice of Econometrics. New York: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471050773
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ScholarGate. (2026, June 3). Adjusted Coefficient of Determination. ScholarGate. https://scholargate.app/de/model-evaluation/adjusted-r-squared
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- Akaike-Informationskriterium (AIC)Modellevaluation↔ compare
- Bayesian Information Criterion (BIC)Modellevaluation↔ compare
- Mittlere quadratische Abweichung (MSE)Modellevaluation↔ compare
- Bestimmtheitsmaß (R²)Modellevaluation↔ compare
- Wurzel der Mittleren Quadratischen Fehler (RMSE)Modellevaluation↔ compare
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