¿Qué expresa el coeficiente de determinación?

El coeficiente de determinación es la proporción de la varianza total de la variable explicada por la regresión. Es también denominado R cuadrado y sirve para reflejar la bondad del ajuste de un modelo a la variable que se pretende explicar.

¿Qué valores puede tomar el coeficiente de correlación lineal de Pearson?

El coeficiente de correlación puede tomar un rango de valores de +1 a -1. Un valor de 0 indica que no hay asociación entre las dos variables. Un valor mayor que 0 indica una asociación positiva. Es decir, a medida que aumenta el valor de una variable, también lo hace el valor de la otra.

¿Cómo se interpreta el coeficiente de determinación?

Si el resultado es 1 o cercano a 1, podemos indicar que el modelo y la variable que queremos explicar se ajustan mucho. Por el contrario, si se acerca más a 0, el modelo se ajustará menos (además de ser menos fiable). ¿Cómo se interpreta el coeficiente de determinación?

¿Qué es el coeficiente de determinación ajustado?

El coeficiente de determinación ajustado (R cuadrado ajustado) es la medida que define el porcentaje explicado por la varianza de la regresión en relación con la varianza de la variable explicada. Es decir, lo mismo que el R cuadrado, pero con una diferencia: El coeficiente de determinación ajustado penaliza la inclusión de variables.

¿Cuál es el coeficiente de determinación de la varianza residual?

Si la varianza residual es cero, el modelo explica el 100\% de valor de la variable; si coincide con la varianza de la variable dependiente, el modelo no explica nada y el coeficiente de determinación es del 0\%.

¿Cuál es el coeficiente de un modelo?

Este coeficiente puede ofrecer valores entre 0 y 1. Si el resultado es 1 o cercano a 1, podemos indicar que el modelo y la variable que queremos explicar se ajustan mucho. Por el contrario, si se acerca más a 0, el modelo se ajustará menos (además de ser menos fiable).