多元线性回归模型[1]中,调整可决系数比未调整的可决系数要小,且可能为负值。A. 对B. 错

步骤 1：理解可决系数和调整可决系数
可决系数（R²）是衡量回归模型拟合优度的指标，它表示模型解释的变异占总变异的比例。调整可决系数（Adjusted R²）是对可决系数的修正，考虑了模型中自变量的数量，以避免模型中自变量过多导致的可决系数虚高。

步骤 2：比较可决系数和调整可决系数
调整可决系数的计算公式为：Adjusted R² = 1 - (1 - R²) * (n - 1) / (n - k - 1)，其中n是样本量，k是自变量的数量。由于分母(n - k - 1)小于分母(n - 1)，所以调整可决系数通常小于可决系数。

步骤 3：调整可决系数可能为负值
当模型中自变量过多，导致模型复杂度过高，调整可决系数可能为负值。这是因为调整可决系数考虑了模型复杂度，如果模型复杂度过高，调整可决系数会降低，甚至为负值。