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, más comúnmente conocido como r-cuadrado (o r ² ), evalúa qué tan fuerte es la relación lineal entre dos variables, y los investigadores confían mucho en él 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 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: la concepción y el nacimiento.

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. pero un valor de 0.20, por ejemplo, sugiere que la variable independiente predice el 20% de la variable dependiente, mientras que un valor de 0.50 sugiere que la variable independiente predice el 50% de la variable dependiente, y así sucesivamente.

En un gráfico, la bondad de ajuste mide la distancia entre una línea ajustada y todos los puntos de datos que se encuentran dispersos a lo largo del 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. pero como se mencionó anteriormente, aunque un buen ajuste tiene un r ² cercano a 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.