R2 Ajustado

El coeficiente ajustado de determinación (Adj. R-squared) es el coeficiente múltiple de determinación R2 modificado para justificar el número de variables y el tamaño de la muestra.

R2 denota el coeficiente múltiple de determinación, que es una medida de lo bien que se ajusta la ecuación de regresión múltiple a los datos muestrales. 

1. Un ajuste perfecto daría como resultado R2   1, y un ajuste muy bueno daría por resultado un valor cercano a 1. 

2. Un ajuste muy deficiente se relaciona con un valor de R2 cercano a 0. 

3. Un valor de R2   86.7% en los resultados, indica que el 86.7% es explicado por la recta de regresión.

Sin embargo, el coeficiente múltiple de determinación R2 tiene una grave desventaja: a mayor número de variables incluidas, R2 se incrementa. (R2 podría permanecer igual, pero suele incrementarse). La R2 más grande se obtiene por el simple hecho de incluir todas las variables disponibles, pero la mejor ecuación de regresión múltiple no necesariamente utiliza todas las variables disponibles. A causa de esta desventaja, la comparación de diferentes ecuaciones de regresión múltiple se logra mejor con el coeficiente ajustado de determinación, que es R2 ajustada para el número de variables y el tamaño de la muestra.