R quadrato, noto anche come coefficiente di determinazione, \u00e8 una misura statistica che rappresenta la proporzione della varianza per una variabile dipendente spiegata da una o pi\u00f9 variabili indipendenti in un modello di regressione. Fornisce informazioni su quanto bene le previsioni del modello corrispondono ai dati effettivi.<\/p>\n
Il concetto di R quadrato pu\u00f2 essere fatto risalire all'inizio del XX secolo quando fu introdotto per la prima volta nel contesto dell'analisi di correlazione e regressione. Karl Pearson \u00e8 considerato il pioniere del concetto di correlazione, mentre il lavoro di Sir Francis Galton ha gettato le basi per l'analisi di regressione. La metrica R-quadrata, come \u00e8 conosciuta oggi, ha iniziato a guadagnare terreno negli anni '20 e '30 come strumento utile per riassumere l'adattamento di un modello.<\/p>\n
R quadrato varia da 0 a 1, dove un valore pari a 0 indica che il modello non spiega alcuna variabilit\u00e0 nella variabile di risposta, mentre un valore pari a 1 indica che il modello spiega perfettamente la variabilit\u00e0. La formula per calcolare R quadrato \u00e8 data da:<\/p>\n