В чем заключаются недостатки R2 как показателя качества модели?

Некоторые недостатки коэффициента детерминации (R2) как показателя качества модели:

• Некорректное сравнение моделей с разным количеством факторов. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Значение R2 увеличивается при добавлении в модель новых переменных, даже если они не имеют отношения к объясняемой переменной. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru
• Невозможность дать окончательное заключение о качестве модели. hse-da.narod.ru R2 не учитывает другие факторы, поэтому низкое значение коэффициента не всегда свидетельствует о плохом качестве модели. hse-da.narod.ru
• Подверженность влиянию посторонних факторов. hse-da.narod.ru Это может привести к ошибочным выводам. hse-da.narod.ru
• Отсутствие таблиц распределения. hse-da.narod.ru Для коэффициента детерминации не существует таких таблиц. hse-da.narod.ru
• Несравнимость коэффициентов. hse-da.narod.ru R2 в разных моделях с разным числом наблюдений и переменных несопоставимы. hse-da.narod.ru
• Невозможность сравнивать модели регрессии со свободным членом и без него. ru.wikipedia.org
• Высокие значения R2 не гарантируют причинно-следственную связь между переменными. spravochnick.ru ru.ruwiki.ru Например, если объясняемая переменная и факторы, не связанные с ней, имеют возрастающую динамику, то коэффициент детерминации будет достаточно высок. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru