説明変数を増やすと必ずR2が大きくなる。変数選択したいなら自由度調整済決定係数の出番です！

今回は、自由度調整済決定係数についてわかりやすく解説します。 重回帰分析では、予測モデルに使用する説明変数の数を増やすと、決定係数R2は必ず大きくなります。だから、説明変数を予測モデルに加えたことに効果があったのかどうかはR2では判断できません。 自由度調整済決定係数は、目的変数と関係のない説明変数が予測モデルに追加された時には大きくならず、目的変数と関係のある説明変数が予測モデルに追加された時には大きくなります。 重回帰分析において、予測モデルに使用する説明変数の選定をしたい時には、自由度調整済決定係数を用いましょう！ QC検定のお勉強にもお役立てください。 皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【関連動画】 ▼重回帰分析が有効な場合はどんな時？利点は？単回帰分析との違いもわかりやすく解説！ 　   • 重回帰分析が有効な場合はどんな時？利点は？単回帰分析との違いもわかりやすく解説！   ▼決定係数R2をわかりやすく解説！絶対に1は超えないが0を下回ることはある。 　   • 決定係数R2をわかりやすく解説！絶対に1は超えないが0を下回ることはある。   ▼高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター！ 　   • 高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター！   ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ チャンネル登録はこちら ☞   / @datasciencelab.   #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します