Das adjustierte R² zeigt an, wie viel Varianz in der Gesamtpopulation (= echte Welt mit allen Menschen), aus der die untersuchte Stichprobe gezogen wurde (= deine vorliegende Stichprobe), durch das berechnete Modell erklärt wird. Je besser das berechnete Modell ist, desto kleiner ist der Unterschied zwischen R² (Stichprobe) und adjustiertem R² (Gesamtpopulation). Das adjustierte R² wird deshalb (neben dem AIC oder BIC) als Kriterium für die Modellselektion verwendet.
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