R2越高代表模型拟合程度越好，但是由于自变量增加也会提高R2，所以采用调整后的R2进行模型比较是合理的。如果你的模型初始调整后R2不高，但是经过修正后，调整后R2提高了，说明修正后的模型比之前的拟合程度更好一些。

请问调整R2能否比较Y=b1+b2X1+b3X2和logY=b1+b2X1+b3X2这两个式子

调整的R2主要用于检验模型的拟合优度，即检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，从而评价回归方程对样本数据的代表程度。简单地说，就是检验被解释变量Y与全体解释变量X之间的线性相关程度。

从上述分析可知，调整的R2主要用来检验解释变量X与被解释变量Y之间是否存在较好的线性相关关系，是否符合OLS的条件。因此，不论模型中解释变量X的个数是否相同，都可以用调整的R2检验；而且，调整的R2越大，则模型的拟合优度越高，反之反然。

希望以上分析能对您有所帮助。