El coeficiente de correlación es el valor » R » que se da en la tabla de resumen en la salida de regresión. R cuadrado también se llama coeficiente de determinación. Multiplique R por R para obtener el valor cuadrado de R. En otras palabras, El coeficiente de determinación es el cuadrado del coeficiente de correlación.
R cuadrado o coef., de determinación muestra variación porcentual en y que se explica por todas las variables x juntas. Cuanto más alto mejor. Siempre está entre 0 y 1. Nunca puede ser negativo, ya que es un valor cuadrado.
es fácil explicar el cuadrado R en términos de regresión. No es tan fácil explicar la R en términos de regresión.
coeficiente de correlación: es el grado de relación entre dos variables digamos x E y. puede ir entre -1 y 1. 1 indica que las dos variables se mueven al unísono. Se levantan y caen juntos y tienen una correlación perfecta., -1 significa que las dos variables están en opuestos perfectos. Uno sube y otro baja, en forma negativa perfecta. Se puede argumentar que dos variables cualesquiera en este universo tienen un valor de correlación. Si no están correlacionados, entonces el valor de correlación todavía se puede calcular que sería 0. El valor de correlación siempre se encuentra entre -1 y 1 (pasando por 0, Lo que significa que no hay correlación en absoluto, perfectamente no relacionado). La correlación se puede explicar correctamente para la regresión lineal simple, porque solo tiene una variable x y una variable Y., Para regresión lineal múltiple se calcula R, pero entonces es difícil de explicar porque tenemos múltiples variables invovled aquí. Es por eso que R cuadrado es un mejor término. Puede explicar R cuadrado para regresiones lineales simples y también para regresiones lineales múltiples.