Ваша задача заключается в том, чтобы понять, как интерпретировать коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации в контексте двухфакторной линейной регрессии. Давайте разберем это по шагам.

• Коэффициент детерминации (R²) равен 0,7. Это значение показывает, что 70% вариации зависимой переменной объясняется независимыми переменными в модели.
• Это довольно высокая степень объяснения, что может указывать на хорошую адаптацию модели к данным.

• Скорректированный коэффициент детерминации равен 0,614. Это значение учитывает количество независимых переменных в модели и общее количество наблюдений.
• Скорректированный R² может быть ниже, чем R², если добавление новых переменных не улучшает модель. В вашем случае, несмотря на то что R² высок, скорректированное значение ниже, что может указывать на то, что не все факторы, которые вы включили, являются значительными.

• Вы не указали конкретное число наблюдений, но его значение также имеет значение для интерпретации результатов.
• Чем больше число наблюдений, тем более надежными будут ваши оценки коэффициентов и тем меньше влияние случайности на результаты.

Таким образом, вы можете сделать вывод, что ваша модель объясняет значительную часть вариации зависимой переменной, но стоит обратить внимание на то, как добавление факторов влияет на скорректированный коэффициент детерминации. Это может сигнализировать о необходимости дальнейшего анализа значимости переменных в модели.