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R cuadrado , a menudo escrito R 2 , es la proporción de la varianza en la variable de respuesta que puede explicarse por las variables predictoras en un modelo de regresión lineal .
El valor de R-cuadrado puede oscilar entre 0 y 1. Un valor de 0 indica que la variable de respuesta no puede ser explicada por la variable de predicción en absoluto, mientras que un valor de 1 indica que la variable de respuesta puede ser explicada perfectamente sin errores por el predictor. variables.
El R-cuadrado ajustado es una versión modificada de R-cuadrado que se ajusta al número de predictores en un modelo de regresión. Se calcula como:
R 2 ajustado = 1 – [(1-R 2 ) * (n-1) / (nk-1)]
dónde:
- R 2 : El R 2 del modelo
- n : el número de observaciones
- k : el número de variables predictoras
Debido a que R 2 siempre aumenta a medida que agrega más predictores a un modelo, el R 2 ajustado puede servir como una métrica que le indica qué tan útil es un modelo, ajustado por el número de predictores en un modelo .
Este tutorial proporciona un ejemplo paso a paso de cómo calcular R 2 ajustado para un modelo de regresión en R.
Paso 1: crear los datos
Para este ejemplo, crearemos un conjunto de datos que contiene las siguientes variables para 12 estudiantes diferentes:
- Puntaje del examen
- Horas de estudio
- Grado actual
Paso 2: ajustar el modelo de regresión
A continuación, ajustaremos un modelo de regresión lineal múltiple utilizando la puntuación del examen como variable de respuesta y las horas de estudio y la calificación actual como variables predictoras.
Para ajustar este modelo, haga clic en la pestaña Datos a lo largo de la cinta superior y luego haga clic en Análisis de datos :
Si no ve esta opción disponible, primero debe cargar el Paquete de herramientas de análisis de datos .
En la ventana que aparece, seleccione Regresión . En la nueva ventana que aparece, complete la siguiente información:
Una vez que haga clic en Aceptar , aparecerá la salida del modelo de regresión:
Paso 3: interpretar el R-cuadrado ajustado
El R-cuadrado ajustado del modelo de regresión es el número junto al R cuadrado ajustado :
El R cuadrado ajustado para este modelo resulta ser 0.946019 .
Este valor es extremadamente alto, lo que indica que las variables predictoras Horas de estudio y Calificación actual hacen un buen trabajo al predecir la Calificación del examen .
Recursos adicionales
¿Qué es un buen valor R cuadrado?
Cómo calcular el R-cuadrado ajustado en R
Cómo calcular el R-cuadrado ajustado en Python
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
Redactor del artículo
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