¿Cómo configuro el valor crítico R2 para la regresión lineal para determinar su aceptabilidad?

El R2 (coeficiente de determinación) de la regresión lineal es un estadístico que mide el ajuste del modelo y tiene un valor entre 0 y 1. Cuanto más cerca esté R2 de 1, mejor se ajustará el modelo; cuanto más cerca esté R2 de 0, peor se ajustará el modelo. Por lo tanto, podemos determinar la aceptabilidad de un modelo de regresión lineal estableciendo un valor crítico para R2.

En aplicaciones prácticas, el establecimiento del valor crítico R2 generalmente requiere la consideración de los siguientes factores:

1. Campo de investigación: diferentes campos de investigación tienen diferentes requisitos para el ajuste del modelo. Por ejemplo, en la investigación biomédica, debido a la complejidad y la incertidumbre de los datos experimentales, puede ser necesario establecer un umbral R2 más bajo en la investigación en economía o ciencias sociales, porque los datos son relativamente fáciles de obtener y el modelo es simple; Se puede establecer un umbral R2 inferior.

2. Calidad de los datos: si la calidad de los datos es deficiente, por ejemplo, hay una gran cantidad de valores faltantes, valores atípicos o ruido, incluso si R2 es alto, no se puede garantizar la aceptabilidad del modelo. . Por lo tanto, en este caso, puede ser necesario establecer un valor crítico de R2 más bajo.

3. Objetivo de la investigación: si el objetivo de la investigación es predecir tendencias futuras, es posible que deba establecer un valor crítico de R2 más alto; si el objetivo de la investigación es explicar la relación entre variables, es posible que deba establecerlo; un valor crítico R2 más bajo.

4 Significancia estadística: además de R2, también es necesario considerar la significancia estadística del modelo. Si el valor p del modelo (la región de rechazo de la prueba de hipótesis) es muy pequeño, entonces el modelo puede considerarse aceptable incluso si el R2 es bajo.

En términos generales, el establecimiento del valor crítico de R2 debe determinarse de acuerdo con los antecedentes y objetivos específicos de la investigación. En términos generales, si R2 es mayor que 0,5, se considera que el modelo tiene un buen ajuste; si R2 es mayor que 0,7, se considera que el modelo tiene un muy buen ajuste. Pero esto es sólo una referencia general y debe ajustarse según la situación real.