R平方针对不同因素进行调整你好：
我有一个关于 R 平方调整的基本问题。
我用三个连续因素进行了实验并测量了响应。
下面是Fit的总结：
这意味着我能够捕捉到我的反应中大约 88% 的变异性。
一个因素的贡献约为82%，其余来自其他因素和相互作用。
现在，我意识到我错过了一项纳入研究的因素。
我的问题是：
Q1) 由于我已经考虑了 88% 的变异性，这是否意味着我错过的因子最多只能贡献 12%？
或者
Q2) 在新分析中添加此因素可以将一个因素的贡献从 82%（来自之前的分析）减少到 60%，并且本身可以再增加 30%，因为如果这个新因素很重要，这将使响应发生变化，如下所示我们在 DOE 中改变这个因素，这个因素在之前的运行中保持不变？
我计划运行一个 2^2 全阶乘，其中有一个重复和 4 个 CP（总共 12 次运行），只是为了两个因子（上次运行和新因子最重要）来实际看到其含义，但无法抗拒我的好奇心。
非常感谢您的帮助。
此致，
瓦伦·卡蒂亚尔
实验设计回复：R 方针对不同因素进行调整你好@瓦伦克,
您对 R² 的定义是正确的，您可以将其描述为对可归因于模型而不是随机误差的响应变化比例的估计（此处的定义：适合度总结）。但 R² 对模型中的项数很敏感：添加的预测变量越多（即使没有用，只是随机噪声），R² 就越高。
为了根据模型中的项数来惩罚和调整 R² 的值（并方便模型选择：比较具有不同项数的模型），您可以使用 R² adjustment，它将考虑总项数数据集的自由度和剩余的自由度数（不用于估计某些项）： https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_metry 。 它的值总是小于或等于R² 。
R² 和 R² 调整得越接近，您的模型就越好：这意味着您没有在模型中添加（太多）无用的预测变量。
在你的情况下：
- 不会，由于缺失的因子在您的实验中保持不变，因此如果您使用该因子并更改其水平，您的响应变异性可能会增加。 R² adj=0,88 仅对您的实际实验设置有效，并不反映您将更改因子或因子范围的任何其他情况。
- 是的，在实验中添加新因素可以改变已测试的其他因素的重新分配和排名/重要性。 您正在向实验空间添加一个新维度，这会对响应变异性产生很大影响。
我希望这能帮助你理解
回复：R 方针对不同因素进行调整谢谢你维克多。
非常感谢您的帮助。
此致，
瓦伦·卡蒂亚尔
