¿Qué es un coeficiente de determinación?

El coeficiente de determinación es un cálculo matemático de la raíz cuadrada de un coeficiente de correlación. El coeficiente de correlación es un cálculo de la exactitud de un modelo. Estos términos son utilizados en el análisis estadístico para explicar los cálculos bastante lógico.

En las estadísticas, el trabajo de un analista es analizar los datos recogidos de un escenario específico o evento y crear un modelo matemático que explica los datos. Con el fin de crear este modelo, hay ciertos hechos que deben ser tomados en consideración.

Existe una posibilidad de error en todos los cálculos y la recogida de datos. Dado que esta es consistente, la tasa de error debe ser incorporado en el modelo. Al tomar en cuenta de este error, deja de ser pertinente para determinar si el modelo propuesto ofrece una explicación sólida de los datos.

El actual coeficiente de cálculo de la determinación es

nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp; nbsp;R 2 =suma de los errores cuadrados
nbsp;Suma de los errores cuadrados + suma de cuadrados de regresión

El coeficiente de determinación es un cálculo de la exactitud del modelo en la explicación de los datos.

Se utiliza en el análisis estadístico, este valor proporciona la penetración en la bondad del ajuste del modelo estadístico a los datos. El valor del coeficiente se sitúa entre 0 y 1. Un ajuste perfecto de la modelo para explicar la variación es de 1 y 0 es el valor que el modelo no explica la variación en absoluto.

El coeficiente de determinación se tiene en cuenta los errores con los datos, o valores atípicos, y la suma de cuadrados de regresión. No existe una unidad de este valor, ya que es esencialmente una relación y no guarda ninguna relación con el tamaño de la muestra. Cuanto mayor sea el valor, se aproxima a 1, la mejor explicación de la variación está siendo proporcionado por el modelo.

Una manera sencilla de visualizar este concepto es el de crear una gráfica de todos los datos que rodean un evento en particular. Figuran tres bandejas de galletas en una sala de almuerzo, chocolate, almendras y maní. Observe como las personas entran en la sala de almuerzo y anotar cómo muchas galletas que tomar, qué tipo y en qué orden. Parcela estos datos en un gráfico.

Crear una fórmula en todo el comportamiento previsto. Un ejemplo sería predecir que cada persona que tomó 1 galleta de chocolate, también tomó 2 de almendras, pero no de maní. Una ecuación lineal simple se puede escribir sobre la base de esta hipótesis y gráfico.

Trazar la línea que representa la ecuación lineal de esa predicción. Comparar la línea para la recogida de datos reales en su observación. Calcular el coeficiente de determinación de proporcionar una medida de la exactitud de la conducta prevista en comparación con los datos reales.

El coeficiente de determinación indica la cantidad de dispersión de los datos alrededor de la línea. Muestra cómo la buena o mala la predicción era, en comparación con los valores reales. El coeficiente de determinación permite a los usuarios a aplicar un reality check de los datos propuestos en un modelo estadístico. Hay dos valores, los valores observados o reales, y el modelo o los valores previstos.

Este tipo de análisis estadístico es muy común es la ciencia y en los negocios. Muchas decisiones empresariales se basan en las predicciones del comportamiento futuro. Es importante analizar los resultados reales y compararlas con las predicciones. Este proceso mejora el próximo modelo y por lo tanto la exactitud de las predicciones.

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