home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #18 / NN_1992_18.iso / spool / sci / math / stat / 1731 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-08-22  |  1.8 KB
  1. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!uakari.primate.wisc.edu!ames!agate!boulder!ucsu!yertle.Colorado.EDU!mcclella
  2. From: mcclella@yertle.Colorado.EDU (Gary McClelland)
  3. Newsgroups: sci.math.stat
  4. Subject: Re: Adjusted r-squared as analogous to sample variance estimator
  5. Message-ID: <1992Aug22.215259.10641@ucsu.Colorado.EDU>
  6. Date: 22 Aug 92 21:52:59 GMT
  7. References: <Aug20.212648.51218@yuma.ACNS.ColoState.EDU>
  8. Sender: news@ucsu.Colorado.EDU (USENET News System)
  9. Organization: University of Colorado, Boulder
  10. Lines: 29
  11. Nntp-Posting-Host: yertle.colorado.edu
  12.  
  13. mglacy@lamar.ColoState.EDU writes:
  14.  
  15. >After following the thread about the approporiate divisor for the
  16. >sample variance, and the comments about the misconceptions and
  17. >mistakes concerning it that are propogated in introductory textbooks,
  18. >I was struck by an inconsistency.  While most intro. books make
  19. >considerable noise about the need to use n-1 to make the sample
  20. >variance an unbiased estimator, virtually none of them consider
  21. >the analogous correction to make the sample r-squared an unbiased
  22. >estimator of the population parameter.
  23.  
  24. >Does anyone have any explanation for this inconsistency, other
  25. >than simple error on the part of textbook writers?
  26.  
  27. You just haven't been reading the right books!  Here are two books which
  28. treat the subject of "shrunken" or "adjusted" R-sq.
  29.  
  30. Cohen, J., & Cohen, P. (1983).  Applied Multiple Regression/Correlation
  31.   Analysis for the Behavioral Sciences. (2nd ed.)  Lawrence Erlbaum.
  32.   (see pp 105-107).
  33.  
  34. Judd, C.M., & McClelland, G.H. (1989).  Data Analysis: A Model Comparison
  35.   Approach.  HBJ.  (see Chapter 5; this book incidentally gives a much
  36.   more coherent, intuitive explanation of both n-1 and the R-sq adjustment
  37.   without ever using the phrase "degrees of freedom.")
  38.  
  39. gary mcclelland
  40. univ of colorado
  41. mcclella@yertle.colorado.edu
  42.