Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación corregido | | UPV
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11 سال پیش
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Título: Coeficiente de determinación y
Título: Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación corregido
Descripción: Introducción a la Regresión Múltiple. Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación corregido. Cabrera García, S. (2013). Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación corregido. http://hdl.handle.net/10251/30504
Descripción automática: En este video se explica la importancia y el concepto del coeficiente de determinación y del coeficiente de determinación corregido en la interpretación de los resultados de problemas de regresión lineal múltiple.
Se destaca que la suma de cuadrados de la variable explicada puede ser dividida en la suma de cuadrados explicada por las variables independientes y la suma de cuadrados de los residuos. Un modelo es considerado perfecto cuando no hay residuos, es decir, las variables independientes explican completamente la variabilidad de la variable dependiente estudiada.
El coeficiente de determinación mide qué tan adecuado es un modelo para explicar la variabilidad de la variable en estudio. Se calcula como la proporción de la suma de cuadrados explicada respecto a la suma de cuadrados totales y puede expresarse en porcentajes o como un valor entre 0 y 1.
El coeficiente de determinación corregido se usa para comparar modelos que explican la misma variable dependiente cuando hay un número diferente de variables independientes o tamaños de muestra. Este coeficiente ajusta el valor del coeficiente de determinación normal según los grados de libertad de la suma de cuadrados.
Además, se muestra cómo estos coeficientes se reflejan en la tabla ANOVA del programa estadístico mencionado y cómo interpretarlos. El video concluye afirmando la utilidad del coeficiente de determinación para evaluar la proporción de la variabilidad explicada por el modelo y del coeficiente corregido para comparar distintos modelos.
Autor/a: Cabrera García Suitberto
+ Universitat Politècnica de València UPV: https://www.upv.es
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#Estadística #Coeficiente de determinación #Regresión lineal múltiple #
Descripción: Introducción a la Regresión Múltiple. Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación corregido. Cabrera García, S. (2013). Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación corregido. http://hdl.handle.net/10251/30504
Descripción automática: En este video se explica la importancia y el concepto del coeficiente de determinación y del coeficiente de determinación corregido en la interpretación de los resultados de problemas de regresión lineal múltiple.
Se destaca que la suma de cuadrados de la variable explicada puede ser dividida en la suma de cuadrados explicada por las variables independientes y la suma de cuadrados de los residuos. Un modelo es considerado perfecto cuando no hay residuos, es decir, las variables independientes explican completamente la variabilidad de la variable dependiente estudiada.
El coeficiente de determinación mide qué tan adecuado es un modelo para explicar la variabilidad de la variable en estudio. Se calcula como la proporción de la suma de cuadrados explicada respecto a la suma de cuadrados totales y puede expresarse en porcentajes o como un valor entre 0 y 1.
El coeficiente de determinación corregido se usa para comparar modelos que explican la misma variable dependiente cuando hay un número diferente de variables independientes o tamaños de muestra. Este coeficiente ajusta el valor del coeficiente de determinación normal según los grados de libertad de la suma de cuadrados.
Además, se muestra cómo estos coeficientes se reflejan en la tabla ANOVA del programa estadístico mencionado y cómo interpretarlos. El video concluye afirmando la utilidad del coeficiente de determinación para evaluar la proporción de la variabilidad explicada por el modelo y del coeficiente corregido para comparar distintos modelos.
Autor/a: Cabrera García Suitberto
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11 سال پیش
در تاریخ 1392/07/19 منتشر شده
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