Coeficiente de determinación

¿Cuál es el coeficiente de determinación?

El coeficiente de determinación es una medida estadística que examina cómo las diferencias en una variable pueden explicarse por la diferencia en una segunda variable, al predecir el resultado de un evento determinado. En otras palabras, este coeficiente, que se conoce más comúnmente como R-cuadrado (o R ² ), evalúa qué tan fuerte es la relación lineal entre dos variables, y es muy utilizado por los investigadores cuando realizan análisis de tendencias. Para citar un ejemplo de su aplicación, este coeficiente puede contemplar la siguiente pregunta:si una mujer queda embarazada en un día determinado, ¿Cuál es la probabilidad de que ella dé a luz a su bebé en una fecha en particular en el futuro? En este escenario, esta métrica tiene como objetivo calcular la correlación entre dos eventos relacionados:concepción y nacimiento.

R-cuadrado

Conclusiones clave

• El coeficiente de determinación es una idea compleja centrada en el análisis estadístico de modelos de datos.
• El coeficiente de determinación se usa para explicar cuánta variabilidad de un factor puede ser causada por su relación con otro factor.
• Este coeficiente se conoce comúnmente como R cuadrado (o R ² ), ya veces se lo denomina "bondad de ajuste".
• Esta medida se representa como un valor entre 0.0 y 1.0, donde un valor de 1.0 indica un ajuste perfecto, y, por lo tanto, es un modelo altamente confiable para pronósticos futuros, mientras que un valor de 0.0 indicaría que el modelo falla en modelar los datos con precisión.

Comprensión del coeficiente de determinación

El coeficiente de determinación es una medida utilizada para explicar cuánta variabilidad de un factor puede ser causada por su relación con otro factor relacionado. Esta correlación, conocida como "bondad de ajuste, "se representa como un valor entre 0,0 y 1,0. Un valor de 1,0 indica un ajuste perfecto, y, por lo tanto, es un modelo altamente confiable para pronósticos futuros, mientras que un valor de 0.0 indicaría que el cálculo no logra modelar con precisión los datos en absoluto. Pero un valor de 0,20, por ejemplo, sugiere que el 20% de la variable dependiente es predicha por la variable independiente, mientras que un valor de 0.50 sugiere que el 50% de la variable dependiente es predicha por la variable independiente, Etcétera.

Graficar el coeficiente de determinación

En un gráfico, la bondad de ajuste mide la distancia entre una línea ajustada y todos los puntos de datos que se encuentran dispersos por el diagrama. El conjunto ajustado de datos tendrá una línea de regresión cercana a los puntos y tendrá un alto nivel de ajuste, lo que significa que la distancia entre la línea y los datos es pequeña. Aunque un buen ajuste tiene una R ² cerca de 1.0, este número por sí solo no puede determinar si los puntos de datos o las predicciones están sesgados. Tampoco les dice a los analistas si el valor del coeficiente de determinación es intrínsecamente bueno o malo. Queda a discreción del usuario evaluar el significado de esta correlación, y cómo se puede aplicar en el contexto de futuros análisis de tendencias.