R cuadrado, tambi\u00e9n conocido como coeficiente de determinaci\u00f3n, es una medida estad\u00edstica que representa la proporci\u00f3n de la varianza de una variable dependiente que se explica por una variable o variables independientes en un modelo de regresi\u00f3n. Proporciona informaci\u00f3n sobre qu\u00e9 tan bien coinciden las predicciones del modelo con los datos reales.<\/p>\n
El concepto de R cuadrado se remonta a principios del siglo XX, cuando se introdujo por primera vez en el contexto del an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n y regresi\u00f3n. A Karl Pearson se le atribuye haber sido pionero en el concepto de correlaci\u00f3n, mientras que el trabajo de Sir Francis Galton sent\u00f3 las bases para el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n. La m\u00e9trica R cuadrado, como se la conoce hoy, comenz\u00f3 a ganar terreno en las d\u00e9cadas de 1920 y 1930 como una herramienta \u00fatil para resumir el ajuste de un modelo.<\/p>\n
R cuadrado var\u00eda de 0 a 1, donde un valor de 0 indica que el modelo no explica nada de la variabilidad en la variable de respuesta, mientras que un valor de 1 indica que el modelo explica perfectamente la variabilidad. La f\u00f3rmula para calcular R cuadrado viene dada por:<\/p>\n