R² ajustado (R²_adj)
El R² ajustado es una versión corregida del coeficiente de determinación que tiene en cuenta el número de predictores en un modelo de regresión. Introducido por Henri Theil en 1961, aborda la limitación fundamental del R² estándar: la tendencia a aumentar cada vez que se añade un predictor, independientemente de si ese predictor contribuye significativamente a explicar la variable objetivo.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- Theil, H. (1961). Economic Forecasts and Policy. Amsterdam: North-Holland Publishing Company. link ↗
- Ezekiel, M. (1930). Methods of Correlation Analysis. New York: John Wiley & Sons. link ↗
- Judge, G. G., Griffiths, W. E., Hill, R. C., Lütkepohl, H., & Lee, T. C. (1985). The Theory and Practice of Econometrics. New York: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471050773
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Adjusted Coefficient of Determination. ScholarGate. https://scholargate.app/es/model-evaluation/adjusted-r-squared
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Criterio de Información de Akaike (AIC)Evaluación de modelos↔ compare
- Criterio de Información Bayesiano (BIC)Evaluación de modelos↔ compare
- Error Cuadrático Medio (MSE)Evaluación de modelos↔ compare
- R-cuadrado (R²)Evaluación de modelos↔ compare
- Error Cuadrático Medio (RMSE)Evaluación de modelos↔ compare
Citado por
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →