R-cuadrado

R-cuadrado, también conocido como coeficiente de determinación, es una herramienta sumamente útil en el análisis estadístico. Si alguna vez te has preguntado qué tan bien se ajusta un modelo a tus datos o cómo medir la precisión de tus predicciones, entonces el R-cuadrado es la respuesta que estabas buscando. En este artículo, desglosaremos qué es exactamente el R-cuadrado, cómo se calcula y cómo interpretarlo de manera efectiva. ¡Prepárate para descubrir el poder de esta métrica y llevar tus análisis al siguiente nivel!

Una medida estadística que determina la proporción de varianza en la variable dependiente que puede ser explicada por la variable independiente.

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¿Qué es R cuadrado?

R cuadrado (R² o coeficiente de determinación) es una medida estadística en un modelo de regresión que determina la proporción de varianza en la variable dependiente que puede explicarse por la variable independiente. En otras palabras, el R cuadrado muestra qué tan bien se ajustan los datos al modelo de regresión (bondad de ajuste).

R-cuadrado

Figura 1. Salida de regresión en MS Excel

El R cuadrado puede tomar cualquier valor entre 0 y 1. Aunque la medida estadística proporciona algunos conocimientos útiles sobre el modelo de regresión, el usuario no debe confiar únicamente en la medida al evaluar un modelo estadístico. La figura no proporciona ninguna información sobre la relación causal entre las variables independientes y dependientes.

Además, no hay pruebas de la exactitud del modelo de regresión. Por lo tanto, el usuario siempre debe sacar conclusiones sobre el modelo analizando el R cuadrado junto con las otras variables en un modelo estadístico.

Interpretación de R cuadrado

La interpretación más común de R cuadrado es qué tan bien el modelo de regresión explica los datos observados. Por ejemplo, un R cuadrado del 60% indica que el modelo de regresión explica el 60% de la variabilidad observada en la variable objetivo. En general, un r cuadrado más alto significa que el modelo explica una mayor variabilidad.

Sin embargo, un R cuadrado alto no siempre es bueno para el modelo de regresión. La calidad de la medida estadística depende de muchos factores, como el tipo de variable utilizada en el modelo, las unidades de medida de la variable y las aplicadas. Transformación de datos. Por lo tanto, un R cuadrado alto a veces puede indicar problemas con el modelo de regresión.

Un valor de R cuadrado bajo es generalmente una mala señal para los modelos predictivos. Sin embargo, en algunos casos un buen modelo puede mostrar un valor pequeño.

No existe una regla general sobre cómo se debe incluir la medida estadística en la evaluación de un modelo. El contexto del experimento o predicción es extremadamente importante y en diferentes escenarios los conocimientos de la métrica pueden variar.

Cómo calcular R cuadrado

La fórmula para calcular R cuadrado es:

R-cuadrado

Dónde:

  • SSregresión es la suma de cuadrados debido a la regresión (suma de cuadrados explicada)
  • SSen total es la suma total de cuadrados

Aunque los términos “suma de cuadrados de la regresión” y “suma total de cuadrados” pueden parecer confusos, el significado de las variables es claro.

La suma de cuadrados de la regresión mide qué tan bien el modelo de regresión representa los datos utilizados para el modelado. La suma total de cuadrados mide la variación en los datos observados (datos utilizados en el modelado de regresión).

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Gracias por leer la guía R-Squared de Finanzas. Para continuar aprendiendo y desarrollando sus conocimientos de análisis financiero, recomendamos encarecidamente los siguientes recursos financieros adicionales:

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