Antwort: Im Allgemeinen ist R-Square Adjusted etwas niedriger als R-Square, und je kleiner der Abstand zwischen den beiden, desto besser das Modell.Sehen Sie sich unter Zusammenfassung der Anpassung auch Root Mean Square Error an.Wenn es beim Entfernen von Termen nach unten geht, ist das resultierende Modell wahrscheinlich etwas besser.Sehen Sie sich auch Analyse der Varianz Gesamtmodellanpassung (Wahrscheinlichkeit>F) an, und wenn Sie mehrere Modelle haben, sehen Sie sich Mangel an Anpassung an, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie gut das Modell die Variation in Ihren Daten erklärt.
Sehen Zusammenfassung des Anpassungs- und Varianzanalyseberichts .
Dieses Videosegment ist auch in Bill Worleys enthalten billw@jmp Spezifikation von Anpassungsmodellen , Modellierung kontinuierlicher Daten Webcast-Video.