Coeficiente de determinación

El coeficiente de determinación es el cociente entre la varianza explicada y la total en un ajuste a la recta de regresión.

Medida de la proporción de variación en Y, la variable dependiente, que es explicada por la línea de regresión, esto es, por la relación de y con la variable independiente.

Es el cuadrado del coeficiente de correlación. Expresado en tanto por ciento mide el grado de información compartida entre dos variables continuas.

Es el coeficiente de correlación de Pearson al cuadrado y toma cualquier valor positivo comprendido entre 0 y 1. Se interpreta como proporción de varianza explicada, es decir, de toda la variabilidad de la variable Y una determinada proporción se debe a la variabilidad de la variable X.Por ejemplo, imagine que entre las variables, X: puntuación en un test de habilidad numérica e Y: nota en esta asignatura existe una correlación de 0,7. Entonces el coeficiente de determinación vale 0,49 que significa que el 49% de la variabilidad de las notas obtenidas por todos los alumnos en la asignatura, es explicada –o se debe- a la habilidad numérica. El 51% restante de la variabilidad de las notas se deberá a otras variables no incluidas en la regresión (por ejemplo, la motivación, el esfuerzo, el tiempo dedicado al estudio, etc.) Con otras palabras, indica el grado en que una variable es capaz de predecir otra con la que está relacionada.

Expresa la proporción de variabilidad de una variable explicada en otra variable. En regresión lineal es R-cuadrado, donde R es el coeficiente de correlación.