Coeficiente de determinación R² en estadística

El coeficiente de determinación R² en estadística es uno de los cálculos que siguen al modelo que implementes en tu procesamiento de los macrodatos. En efecto, contar con este tipo de conocimiento te ayudará a comprender el principal propósito de la estadística, es decir, entender las variables y las diferentes relaciones que se encuentran entre ellas.

De hecho, este tipo de cálculos cumplen el propósito de facilitar los procesos y asegurar resultados más precisos, gracias a los que se destaca el valor de la información. Por este motivo, en este post, te explicamos qué es y cómo funciona el coeficiente de determinación R² en estadística para el manejo de los macrodatos.

Coeficiente de determinación R² en estadística

El coeficiente de determinación R² en estadística proporciona una medida que te permite saber lo bien que la medida sigue al modelo utilizado. En suma, este estadístico se calcula por medio de la siguiente fórmula:

En la que:

es la suma del cuadrado de los residuos:

Además:

es proporcional a la varianza de Y:

De esta forma, el coeficiente de determinación R² en estadística determina que cuanto más cercano a 1, mejor seguirá la predicción a los datos reales.

Por otra parte, responde a la pregunta: ¿cómo de mejor es mi modelo respecto a uno que siempre devuelva el valor medio?

Rsq <- 1-(sum((Y-est_Y)^2))/(sum((Y-mean(Y))^2))
print(paste("El coeficiente de determinación es:",Rsq))

[1] «El coeficiente de determinación es: 0.985188061001936»

summary(model)

A continuación, para que profundices en cómo funciona el coeficiente de determinación R² en estadística, te exponemos otro ejemplo:

options(repr.plot.height=4,repr.plot.width=6)
n<-40
xn<-rnorm(n,sd=1)
yn<-xn*2+rnorm(n,mean=2,sd=1)
datos<-data.frame(y=yn,X=xn)
model=lm(datos, formula=y~X+0)


plot(xn,yn,col="blue")
abline(c(0,model$coefficients),col="red")
summary(model)$r.squared

0.493914310299537

Esto llevado a la esquematización apunta a un gráfico de dispersión que sería el siguiente:

summary(model)

options(repr.plot.height=2,repr.plot.width=6)

vcov_matrix<-as.numeric(t(model$residuals)%*%model$residuals/(length(model$residuals)-2))*solve(t(xn)%*%xn)


ggplot(data=datos, aes(x=X)) +     
    stat_function(fun=mydt,args = list(df = df,mn=model$coefficients[1],sd=sqrt(diag(vcov_matrix))[1]),color="#2222BB")+
    geom_vline(xintercept=qt(0.975,df)*sqrt(diag(vcov_matrix))[1]+model$coefficients[1])+
    geom_vline(xintercept=qt(0.025,df)*sqrt(diag(vcov_matrix))[1]+model$coefficients[1])+
    xlim(-20,20)

cnf_int<-confint(model)
cnf_int

options(repr.plot.height=4,repr.plot.width=6)

datos<-datos[order(datos$X),]
pred<-predict(model,datos,interval="confidence")
est_Y <- pred[,"fit"]
plot(xn,yn,col="blue")
points(datos$X,est_Y,col="red")

#lines(datos$X,pred[,"fit"],col="red")
#lines(datos$X,pred[,"lwr"],col="black")
#lines(datos$X,pred[,"upr"],col="black")
#abline(c(0,cnf_int[2]),col="gray")
#abline(c(0,cnf_int[1]),col="gray")

Por último, te animamos a seguir practicando este cálculo de coeficiente de determinación R² en estadística por medio de más ejemplos prácticos.

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