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El coeficiente de determinación, cuyo símbolo es R2 ( R cuadrado ), es un estadístico que mide la bondad de ajuste de un modelo de regresión. El coeficiente de determinación muestra lo bien que se ajusta un modelo de regresión a un conjunto de datos, es decir, indica el porcentaje explicado por el modelo de regresión.
El coeficiente de determinación es la proporción de la varianza total de la variable explicada por la regresión. El coeficiente de determinación, también llamado R cuadrado, refleja la bondad del ajuste de un modelo a la variable que pretender explicar.
15 de dic. de 2022 · Dicho en forma matemática, queda así: R2 = Sŷ / Sy. De esta fórmula se desprende que R2 representa la proporción de varianza explicada por el modelo de regresión. Alternativamente, puede calcularse R2 mediante la siguiente fórmula, totalmente equivalente a la anterior: R2 = 1 – (Sε / Sy)
En estadística, el coeficiente de determinación, denominado R² (se pronuncia R cuadrado), es un coeficiente usado en el contexto de un modelo estadístico cuyo principal propósito es predecir futuros resultados o probar una hipótesis.
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,...
También se conoce como coeficiente de determinación, o coeficiente de determinación múltiple si se trata de regresión múltiple. La definición de R-cuadrado es bastante sencilla: es el porcentaje de la variación en la variable de respuesta que es explicado por un modelo lineal.
El coeficiente de determinación (R cuadrado) indica la cantidad proporcional de variación en la variable de respuesta y explicada por las variables independientes X en el modelo de regresión lineal.
