线性回归：R方还是调整后的R方？负值R方如何解读？

在报告线性回归累计解释变异R方时，通常应该报告调整后的R方（Adjusted R-squared）。

R方（R-squared）是用来衡量因变量的变异程度能够由模型解释的比例，它的取值范围在0到1之间。R方越接近1，表示模型能够更好地解释因变量的变异，而越接近0则表示模型解释能力较弱。

调整后的R方是对R方进行了修正，考虑了模型中自变量的数量和样本量的影响。调整后的R方考虑了模型的复杂度，可以更准确地评估模型的解释能力。

对于为什么调整后的R方可能会出现负值，这通常是由于模型的拟合不佳造成的。当模型的拟合程度较差，模型中添加的自变量对因变量的解释能力不足以弥补模型复杂度带来的不确定性时，调整后的R方可能会出现负值。负值的调整后R方表示模型的拟合程度非常差，甚至比使用平均值作为预测的模型还差。

因此，在报告线性回归模型的累计解释变异R方时，调整后的R方更能反映模型的解释能力和适应性。如果调整后的R方为负值，这意味着该模型对数据的拟合效果很差，需要重新检查模型的设计和选择变量的合理性。