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The estimation of R~2 and adjusted R~2 in incomplete data sets using multiple imputation

机译：使用多重插补估计不完整数据集中的R〜2和调整后的R〜2

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The coefficient of determination, known also as the R~2, is a common measure in regression analysis. Many scientists use the R~2 and the adjusted R~2 on a regular basis. In most cases, the researchers treat the coefficient of determination as an index of 'usefulness' or 'goodness of fit,' and in some cases, they even treat it as a model selection tool. In cases in which the data is incomplete, most researchers and common statistical software will use complete case analysis in order to estimate the R~2, a procedure that might lead to biased results. In this paper, I introduce the use of multiple imputation for the estimation of R~2 and adjusted R~2 in incomplete data sets. I illustrate my methodology using a biomedical example.
机译：确定系数，也称为R〜2，是回归分析中的常用指标。许多科学家定期使用R〜2和调整后的R〜2。在大多数情况下，研究人员将确定系数视为“有用性”或“拟合优度”的指标，在​​某些情况下，他们甚至将其视为模型选择工具。在数据不完整的情况下，大多数研究人员和常用的统计软件将使用完整的案例分析来估计R〜2，此过程可能会导致结果有偏差。在本文中，我介绍了在不完整数据集中使用多重插补估算R〜2和调整R〜2的方法。我用一个生物医学的例子来说明我的方法。

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