El profesor menciona que se han utilizado dos medidas para comparar modelos una es el r2 y el otro es el r2ajustado quisiera saber cual es el r2 ajustado porque solo dice coeficiente de determinación para los dos entonces no sé cual es la otra medida que es el r2 ajutado. Gracias ! Ingrese aquí la descripción de esta imagen para ayudar con la accesibilidad
Hola Jhonatan,
¡Gracias por tu pregunta! El coeficiente de determinación (r2) es una medida que indica qué tan bien se ajusta un modelo a los datos observados. Mientras que el r2 ajustado (r2 ajustado) es una versión modificada del r2 que tiene en cuenta el número de variables independientes en el modelo.
El r2 ajustado es especialmente útil cuando estás comparando modelos con diferentes números de variables independientes. A diferencia del r2, el r2 ajustado penaliza la inclusión de variables irrelevantes en el modelo, lo que evita que se sobreajuste.
En resumen, el r2 ajustado te da una medida más precisa de qué tan bien se ajusta un modelo a los datos, teniendo en cuenta el número de variables independientes. Si el r2 ajustado de un modelo es mayor que el r2 de otro modelo, significa que ese modelo tiene un mejor ajuste, considerando el número de variables incluidas.
Espero que esto aclare tu duda. Si tienes alguna otra pregunta, no dudes en hacerla.
¡Espero haber ayudado y buenos estudios!
Un saludo.
Hola Ingrid Gracias por la respuesta, pero el profesor menciona en clase que se utiliza el r2 ajustado habla de ello, pero no muestra como se calcula a diferencia el coeficiente de determinación que es el r2 eso quisiera saber para poder implementarlo en el colab
