Das adjustierte R2 zeigt an, wie viel Varianz in der Gesamtpopulation, aus der die untersuchte Stichprobe gezogen wurde, durch das 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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