a:

أحد الاختلافات الرئيسية بين R-سكارد و R-سكارد المعدل هو أن R-سكارد يفترض أن كل متغير مستقل في النموذج يفسر التغير في المتغير التابع. ويعطي النسبة المئوية للتغيير الموض ح كما لو كانت جميع المتغيرات المستقلة في النموذج تؤثر على المتغير التابع، في حين أن المعدل R-سكارد يعطي النسبة المئوية للتغير التي يفسرها فقط تلك المتغيرات المستقلة التي تؤثر في الواقع على المتغير التابع. R- تربيع لا يمكن التحقق ما إذا كان الرقم الملعب معامل وتوقعاتها متحيز. كما أنه لا يبين ما إذا كان نموذج الانحدار مرضيا؛ فإنه يمكن أن تظهر الرقم R- التربيع لنموذج جيد، أو الرقم R- تربيع عالية لنموذج لا يصلح.

يقارن معدل R-سكارد القوة الوصفية لنماذج الانحدار التي تتضمن أعدادا متنوعة من المتنبئات. كل مؤشر إضافة إلى نموذج يزيد R- تربيع وأبدا يقلل منه. وهكذا، قد يبدو أن نموذجا بمصطلحات أكثر ملاءمة بشكل أفضل لمجرد أنه يحتوي على مصطلحات أكثر، في حين أن مربع R المعدل يعوض عن إضافة المتغيرات ويزيد فقط إذا كان المصطلح الجديد يعزز النموذج فوق ما يمكن أن يكون ويحصل عليها الاحتمال وينخفض ​​عندما يعزز المتنبأ النموذج أقل مما يتنبأ به الصدفة. في حالة أوفيرفيتينغ، يتم الحصول على قيمة عالية بشكل غير صحيح من R- التربيع، مما يؤدي إلى انخفاض القدرة على التنبؤ. هذا ليس هو الحال مع R- تعديلها.

المعدل R- تربيع هو نسخة معدلة من R- تربيع لعدد من التنبؤات في نموذج. يمكن أن تكون R-سكارد المعدلة سالبة، ولكن ليس دائما، في حين أن قيمة R-سكارد بين صفر و 100 ويظهر العلاقة الخطية في عينة البيانات حتى عندما لا يكون هناك علاقة أساسية. تعديل R- تربيع هو أفضل تقدير لدرجة العلاقة في السكان الأساسي. لإظهار الارتباط بين النماذج مع R- تربيع، واختيار النموذج مع أعلى حد، ولكن أفضل وأسهل طريقة لمقارنة النماذج هو اختيار واحد مع أصغر تعديل R- التربيع. R-تربيع المعدل ليس نموذجا نموذجيا لمقارنة النماذج غير الخطية، ولكن الانحدارات الخطية متعددة.