Qué es el coeficiente de determinación?
El coeficiente de determinación es una medida estadística que examina cómo las diferencias en una variable pueden ser explicadas 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 R2), evalúa la fuerza de la relación lineal entre dos variables, y es muy utilizado por los investigadores cuando realizan análisis de tendencias. Por citar un ejemplo de su aplicación, este coeficiente puede contemplar la siguiente pregunta: si una mujer se queda embarazada un día determinado, ¿cuál es la probabilidad de que dé a luz en una fecha concreta del futuro?? En este escenario, esta métrica pretende calcular la correlación entre dos eventos relacionados: la concepción y el nacimiento.
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R-Cuadrado
Puntos clave
- El coeficiente de determinación es una idea compleja centrada en el análisis estadístico de modelos para datos.
- El coeficiente de determinación se utiliza 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 R2), y a veces se 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 tanto, es un modelo muy fiable para las previsiones futuras, mientras que un valor de 0.0 indicaría que el modelo no logra modelar con precisión los datos en absoluto.
Entender el 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 tanto, es un modelo muy fiable para las previsiones futuras, mientras que un valor de 0.0 indicaría que el cálculo no consigue modelar los datos con precisión. 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, y así sucesivamente.
Gráfico del coeficiente de determinación
En un gráfico, la bondad del ajuste mide la distancia entre una línea ajustada y todos los puntos de datos que están dispersos en el diagrama. El conjunto de datos ajustados tendrá una línea de regresión cercana a los puntos y con un alto nivel de ajuste, lo que significa que la distancia entre la línea y los datos es pequeña. Aunque un buen ajuste tiene un R2 cercano a 1.0, este número por sí solo no puede determinar si los puntos de datos o las predicciones están sesgados. Tampoco indica 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 puede aplicarse en el contexto de futuros análisis de tendencias.