Coeficiente de determinación

El coeficiente de determinación, comúnmente representado como "R²", es una medida estadística que se utiliza en análisis de regresión para evaluar qué proporción de la variabilidad de una variable dependiente (la variable que se está tratando de predecir) puede explicarse o ser atribuida a las variables independientes o predictoras en un modelo de regresión.

En otras palabras, el coeficiente de determinación indica cuánto se ajustan los valores observados de la variable dependiente a los valores predichos por el modelo de regresión. Es una medida de la bondad del ajuste del modelo. Es el cuadrado del coeficiente de correlación. El valor de R² varía entre 0 y 1, y su interpretación es la siguiente:

Si R² es igual a 0, significa que el modelo de regresión no explica ninguna variabilidad en la variable dependiente y, por lo tanto, el modelo no es útil para hacer predicciones.
Si R² es igual a 1, significa que el modelo de regresión explica toda la variabilidad en la variable dependiente, y las predicciones son perfectamente precisas.

En la mayoría de los casos, R² se encuentra en algún lugar entre 0 y 1. Un valor de R² más alto indica que el modelo de regresión es más efectivo para explicar y predecir la variabilidad de la variable dependiente.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que un valor de R² alto no garantiza que el modelo sea adecuado o que las relaciones observadas sean causalmente significativas. Un valor alto de R² podría ser el resultado de un ajuste excesivo del modelo a los datos, lo que significa que el modelo se ajusta muy bien a los datos de muestra pero no se generaliza bien a datos no observados.

En los fondos mide el grado en que la naturaleza del rendimiento de un fondo está determinado por su índice de referencia, R2=0,8 nos indica que el 80% de su comportamiento histórico se debe a cambios en su referencia.