Réponse : En général, R-Square Adjusted est un peu inférieur à R-square, et plus l'écart entre les deux est petit, meilleur est le modèle.En outre, sous Summary of Fit, examinez Root Mean Square Error.S'il diminue lorsque vous supprimez des termes, le modèle résultant est probablement un peu meilleur.Regardez également l'analyse de la variance de l'ajustement du modèle entier (probabilité> F) et si vous avez plusieurs modèles, regardez le manque d'ajustement pour avoir une idée de la façon dont le modèle explique la variation de vos données.
Voir Résumé du rapport d'ajustement et d'analyse de la variance .
Ce segment vidéo est également inclus dans Bill Worley's billw@jmp Spécification des modèles de raccord , Modélisation des données continues vidéo diffusée sur le Web.