Coeficiente de Determinación (R²)

Mida la bondad de ajuste de su modelo de regresión.

Puntos de datos

Conjunto de observación real (años)

Conjunto previsto/modelo (ŷ)

Los conjuntos de datos deben tener la misma longitud y contener al menos 2 puntos.

Bondad de ajuste

Coeficiente (R²)0.9950Fuerte correlación

Varianza explicada99.5%Accounted for by model

Error residual0.5%Unexplained variance

Puntos de datos (n)5

Residual Stat5.00Sum of Squares Residual

Overview

El coeficiente de determinación, denominado R², es una medida estadística que representa la proporción de la varianza de una variable dependiente que se explica por una variable o variables independientes en un modelo de regresión. Es la métrica más común para medir la bondad de ajuste en regresiones lineales.

💡

Pro Tips

R² solo mide relaciones lineales. Sus datos podrían tener una relación curva perfecta y aún tener un R² de 0.
Mire siempre tanto R² como los gráficos residuales para comprender completamente el rendimiento del modelo.
La diferencia (1 - R²) representa el error residual o la varianza que el modelo no logró capturar.

Fun Facts

"Un R² de 0,85 significa que el modelo representa el 85 % del movimiento en los datos reales."
"Un R² negativo en realidad significa que su modelo es peor que simplemente adivinar el valor promedio cada vez."
"Los valores de R² sospechosamente altos (por encima de 0,99) a menudo indican una fuga de datos o un sobreajuste en el aprendizaje automático."

Formula: R² = 1 - (SSres / SStot)

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