R cuadrado , a menudo escrito como r 2 , es una medida de qué tan bien se ajusta un modelo de regresión lineal a un conjunto de datos.
En términos técnicos, es la proporción de la varianza en la variable de respuesta que puede ser explicada por la variable predictora.
El valor de r 2 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.
- Un valor de 1 indica que la variable de respuesta se puede explicar perfectamente sin errores mediante la variable predictora.
Relacionado: ¿Qué es un buen valor R cuadrado?
Este tutorial explica cómo calcular r 2 para dos variables en Excel.
Ejemplo: calcular R-cuadrado en Excel
Supongamos que tenemos los siguientes datos para la cantidad de horas estudiadas y la puntuación del examen recibida para 20 estudiantes:
Ahora suponga que estamos interesados en ajustar un modelo de regresión lineal simple a estos datos, usando «horas» como variable de predicción y «puntuación» como variable de respuesta.
Para encontrar el r 2 para estos datos, podemos usar la función RSQ () en Excel, que usa la siguiente sintaxis:
= RSQ (conocido_ys, conocido_xs)
dónde:
- conocido_ys: los valores de la variable de respuesta
- conocido_xs: los valores de la variable predictora
Así es como se ve esa fórmula en nuestro ejemplo:
En este ejemplo, el 72,73% de la variación en los puntajes del examen se puede explicar por el número de horas estudiadas.
Tenga en cuenta que si ajustamos un modelo de regresión lineal simple a estos datos, la salida se vería así:
Observe que el valor de R Cuadrado en la primera tabla es 0.7273 , que coincide con el resultado que obtuvimos usando la función RSQ ().
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