Coeficiente de Determinación: Definición, importancia y cómo calcularlo

¿Qué es el Coeficiente de Determinación?

El Coeficiente de Determinación, también conocido como R cuadrado, es una medida estadística que indica la proporción de la varianza en la variable dependiente que es predecible a partir de la variable independiente en un modelo de regresión. En otras palabras, muestra qué tan bien los valores observados se ajustan al modelo de regresión.

Importancia del Coeficiente de Determinación

El Coeficiente de Determinación es una herramienta fundamental en el análisis de regresión, ya que permite evaluar la bondad del ajuste del modelo a los datos observados. Un valor alto de R cuadrado indica que el modelo explica de manera adecuada la variabilidad de la variable dependiente, lo que lo hace más confiable para realizar predicciones.

Cómo calcular el Coeficiente de Determinación

Para calcular el Coeficiente de Determinación, se utiliza la siguiente fórmula:

R^2 = 1 - (SSres / SStot)

Donde SSres es la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores observados y los valores predichos por el modelo, y SStot es la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores observados y la media de la variable dependiente.

En resumen, el Coeficiente de Determinación es una medida importante en el análisis de regresión que ayuda a determinar la calidad del ajuste del modelo a los datos. Es fundamental comprender su significado y cómo calcularlo para interpretar correctamente los resultados de un análisis de regresión.