調(diào)整R2能夠有效的改進這種對于擬合度的高估，如果在模型中存在不重要的變量，那么調(diào)整R2將會降低。

正確答案是：B: 低估。

### 專業(yè)分析：

1. **R2與調(diào)整R2的定義**：
- **R2（決定系數(shù)）**：衡量模型在數(shù)據(jù)上的擬合優(yōu)度，反映自變量解釋因變量總變異的比例。值越大，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合程度越好。
- **調(diào)整R2（Adjusted R2）**：在R2的基礎上進行調(diào)整，考慮了自變量個數(shù)對模型復雜度的影響。它通過對自由度進行修正，避免因增加變量數(shù)量而對R2的提升。

2. **調(diào)整R2的特點**：
- 調(diào)整R2會隨著不顯著變量的增加而減少，因為它對模型中的變量數(shù)量進行了懲罰。
- 這種調(diào)整使得調(diào)整R2不會因增加無關(guān)或不顯著的變量而提高，反而可能下降，反映了模型的真實擬合優(yōu)度。

3. **低估的原因**：
- 調(diào)整R2對模型的苛刻性使其對模型復雜度敏感，因此相比R2，調(diào)整R2給出的擬合度估計更為保守。
- 在不增加有用信息的前提下引入更多變量，調(diào)整R2會下降或保持不變，防止模型“過擬合”。

綜上所述，調(diào)整R2在估計模型擬合度時由于其懲罰機制會相對低估模型的解釋能力。