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Coeficiente de determinación (R²)

1900
  • Karl Pearson
Estadístico que analiza datos de modelos de regresión en un entorno de oficina.

(imagen generada sólo a título ilustrativo)

A statistic indicating the goodness of fit of a model, representing the proportion of the variance in the dependent variable that is predictable from the independent variable(s). An R² of 1 indicates a perfect fit, while 0 indicates no linear relationship. It is calculated as [latex]R^2 \equiv 1 – \frac{SS_{res}}{SS_{tot}}[/latex], where [latex]SS_{res}[/latex] is the residual sum of squares.

The coefficient of determination, R-squared, is a key metric for evaluating regression models. It provides an intuitive measure of how much of the variability in the outcome is captured by the model. It is derived from two key components. The first is the Total Sum of Squares ([latex]SS_{tot} = \sum_i (y_i – \bar{y})^2[/latex]), which measures the total variance in the dependent variable [latex]y[/latex]. The second is the Residual Sum of Squares ([latex]SS_{res} = \sum_i (y_i – \hat{y}_i)^2[/latex]), which measures the variance left unexplained by the model, where [latex]\hat{y}_i[/latex] is the predicted value.

The formula [latex]R^2 = 1 – SS_{res}/SS_{tot}[/latex] can be interpreted as the percentage of total variance that is ‘explained’ by the regression model. For instance, an R² of 0.75 means that 75% of the variability in the outcome can be accounted for by the predictors in the model. In simple linear regression, R² is simply the square of Pearson’s correlation coefficient (r) between the observed and predicted values.

Sin embargo, el R² presenta una limitación importante: nunca disminuye al añadir una nueva variable predictora al modelo, incluso si esta es irrelevante. Esto puede ser engañoso y fomentar el sobreajuste. Para contrarrestarlo, se suele utilizar el R² ajustado. Este valor modifica el R² para tener en cuenta el número de predictores del modelo, lo que proporciona una medida más precisa de la bondad del ajuste para la regresión múltiple.

UNESCO Nomenclature: 1209
- Estadísticas

Tipo

Sistema abstracto

Disrupción

Sustancial

Utilización

Uso generalizado

Precursores

  • Concepto de varianza y desviación estándar
  • Método de mínimos cuadrados
  • Pearson’s product-moment correlation coefficient
  • Análisis de varianza (ANOVA) principios

Aplicaciones

  • Evaluación del desempeño de los modelos predictivos en ciencia e ingeniería
  • Selección de modelos en econometría y ciencias sociales
  • cuantificar la proporción de varianza explicada por un conjunto de predictores
  • Validación de modelos financieros para la evaluación de riesgos

Patentes:

NA

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Contexto histórico

Coeficiente de determinación (R²)

1850
1854
1895
1900
1914
1925
1930
1850
1854
1854
1896
1911
1925
1928
1930

(Si la fecha es desconocida o no es relevante, por ejemplo "mecánica de fluidos", se proporciona una estimación redondeada de su aparición notable)

Invención, innovación y principios técnicos relacionados

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