在中级经济师的备考冲刺阶段，我们经常会遇到一些难题和易错点。其中，回归分析中的R²与调整R²的概念及其适用场景是许多考生容易混淆的部分。本文将对这一知识点进行深入剖析，帮助大家明确两者的区别，以及在模型变量筛选中的正确应用方法。
一、R²与调整R²的基本概念
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R²（决定系数）：用于衡量回归模型对观测数据的拟合程度。其值介于0和1之间，越接近1表示模型拟合得越好。
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调整R²：在R²的基础上，考虑了模型中自变量个数的影响。当增加自变量时，R²通常会增大，但调整R²可能增大、减小或不变。调整R²更能真实地反映模型的拟合优度，特别是在比较不同自变量个数的模型时。
二、R²随变量增加而上升的缺陷
在回归分析中，一个常见的误区是认为R²随着自变量的增加而上升，因此模型拟合得更好。然而，这种观念是不准确的。因为增加自变量并不一定意味着模型解释了更多的变异，而可能是由于自变量之间的多重共线性导致的。这种情况下，虽然R²上升了，但模型的预测能力并没有实质性提高。
三、调整R²在模型变量筛选中的正确应用方法
为了避免上述误区，我们应该在模型变量筛选中更加关注调整R²。以下是调整R²的正确应用方法：
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初始模型选择：在构建初始回归模型时，可以选择几个与因变量相关性较强的自变量作为候选。
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逐步回归：通过逐步回归的方法，逐一引入或剔除自变量，并观察调整R²的变化。如果引入某个自变量后，调整R²显著增大，则说明该自变量对模型有显著贡献；反之，如果剔除某个自变量后，调整R²变化不大或略有增大，则说明该自变量对模型的贡献有限，可以考虑剔除。
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比较不同模型：当比较不同自变量个数的模型时，应优先考虑调整R²。因为调整R²能够消除自变量个数对模型拟合优度的影响，从而更准确地评估模型的预测能力。
四、总结
在中级经济师备考过程中，回归分析是一个重要的知识点。为了避免在R²与调整R²的适用场景上出现误区，我们需要明确两者的区别，并掌握调整R²在模型变量筛选中的正确应用方法。通过不断练习和总结，相信大家一定能够掌握这一知识点，为顺利通过考试打下坚实的基础。
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