# Calculateur R Carre Ajuste

Calcule R carre ajuste depuis R carre, taille dechantillon et nombre de predicteurs

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- **Catégorie:** Math & Numbers

- **Mots-clés:** r carre ajuste, regression, predicteurs, comparaison modele

## Présentation

Ce calculateur de R² ajusté permet d'évaluer la précision d'un modèle de régression linéaire en tenant compte du nombre de variables prédictives et de la taille de l'échantillon. Contrairement au R² standard, cette mesure pénalise l'ajout de variables non significatives, offrant ainsi une vision plus réaliste de la performance réelle de votre modèle statistique.

## Entrées

- **R carre** (number)
- **Taille dechantillon** (number)
- **Nombre de predicteurs** (number)
- **Decimales** (number)

## Quand l'utiliser

- Lors de la comparaison de plusieurs modèles de régression comportant un nombre différent de variables indépendantes.
- Pour détecter un éventuel surapprentissage (overfitting) dans un modèle complexe avec un petit échantillon.
- Pour valider si l'ajout d'un nouveau prédicteur améliore réellement la qualité de la prédiction globale.

## Fonctionnement

- Saisissez la valeur du coefficient de détermination (R²) obtenu lors de votre analyse de régression initiale.
- Indiquez la taille totale de votre échantillon (nombre d'observations) et le nombre de variables prédictives utilisées.
- Définissez la précision souhaitée en ajustant le nombre de décimales pour le résultat final.
- Le calculateur applique la formule de correction pour générer le R² ajusté, la pénalité appliquée et le pourcentage de variance expliquée.

## Cas d'usage

- Sélection de variables dans un modèle économétrique pour identifier les facteurs d'influence réels sur le PIB.
- Évaluation de la qualité d'un modèle de prévision des ventes basé sur divers indicateurs marketing et saisonniers.
- Analyse de données de recherche scientifique pour justifier la pertinence statistique d'un modèle de santé publique.

## Questions fréquentes

### Pourquoi le R² ajusté est-il inférieur au R² standard ?

Le R² ajusté intègre une pénalité basée sur le nombre de prédicteurs pour corriger l'augmentation artificielle du R² qui survient lors de l'ajout de variables.

### Le R² ajusté peut-il être négatif ?

Oui, si le modèle est moins performant qu'une simple moyenne et que le nombre de prédicteurs est trop élevé par rapport à la taille de l'échantillon.

### Quelle est la différence entre la taille d'échantillon et les prédicteurs ?

La taille d'échantillon est le nombre total de données observées, tandis que les prédicteurs sont les variables indépendantes utilisées pour expliquer le résultat.

### Quand doit-on privilégier le R² ajusté ?

Il doit être privilégié dès que vous utilisez une régression multiple (plus d'une variable indépendante) pour éviter de surestimer la précision du modèle.

### Comment interpréter la valeur de la pénalité ?

La pénalité représente la différence entre le R² et le R² ajusté ; plus elle est élevée, plus le modèle contient de variables superflues par rapport aux données disponibles.

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