Todo sobre R2 en estadística: concepto, usos y ejemplos

El coeficiente de determinación, comúnmente conocido como R2, es una medida estadística que indica la proporción de la varianza de la variable dependiente que es predecible a partir de la variable independiente en un modelo de regresión. En otras palabras, R2 representa la bondad de ajuste del modelo a los datos observados.

Concepto de R2

R2 varía entre 0 y 1, donde 0 indica que el modelo no explica la variabilidad de la variable dependiente, y 1 indica que el modelo explica toda la variabilidad. Un valor de R2 cercano a 1 sugiere que el modelo es capaz de predecir de manera precisa la variable dependiente a partir de la variable independiente.

Usos de R2

R2 es una herramienta fundamental en el análisis de datos, especialmente en el contexto de modelos de regresión. Se utiliza para evaluar la calidad de ajuste del modelo y determinar si las variables independientes son capaces de explicar la variabilidad de la variable dependiente. Un R2 alto indica que el modelo es fiable y puede utilizarse para hacer predicciones con mayor confianza.

Ejemplos de R2

Por ejemplo, en un modelo de regresión lineal donde se intenta predecir el precio de una vivienda basándose en variables como el tamaño, la ubicación y la antigüedad, un valor de R2 alto indicaría que estas variables son buenas predictoras del precio de la vivienda. Por otro lado, un R2 bajo sugeriría que el modelo no es capaz de explicar la variabilidad del precio de la vivienda de manera satisfactoria.

En resumen, R2 es una medida crucial en estadística que permite evaluar la calidad de ajuste de un modelo de regresión y determinar su capacidad predictiva. Comprender su concepto, usos y ejemplos es fundamental para realizar un análisis de datos riguroso y obtener resultados fiables.