¿Cuál es la diferencia entre el coeficiente de determinación res y reg?

En estadística, el coeficiente de determinación y el coeficiente de regresión son dos cantidades estadísticas diferentes, que representan conceptos diferentes.

1. El coeficiente de determinación (R-cuadrado) es un estadístico que se utiliza para medir en qué medida la variable independiente explica la variable dependiente. Su rango de valores es de 0 a 1, lo que indica qué parte de la variación de la variable independiente a la variable dependiente es explicada por el modelo. Cuando el coeficiente de determinación es 1, significa que el modelo puede explicar completamente la variación de la variable dependiente; cuando el coeficiente de determinación es 0, significa que la variable independiente no puede explicar la variación de la variable dependiente. En el análisis de regresión lineal simple, el coeficiente de determinación es igual al R cuadrado en la ecuación de regresión.

2. El coeficiente de regresión es una estadística utilizada para medir la influencia de las variables independientes sobre las variables dependientes. En la regresión lineal simple, el coeficiente de regresión se refiere al grado de influencia de cada cambio unitario en la variable independiente (X) sobre la variable dependiente (Y), es decir, la pendiente. Los coeficientes de regresión se utilizan generalmente para medir la dirección y la intensidad de la influencia de las variables independientes sobre las variables dependientes, y también se pueden utilizar para predecir la tendencia de cambio de las variables dependientes.

En general, el coeficiente de determinación y el coeficiente de regresión son estadísticos relevantes en el análisis de regresión, pero reflejan diferentes aspectos de la información. El coeficiente de determinación refleja el grado en que la variable independiente explica la variable dependiente, mientras que el coeficiente de regresión refleja el grado de influencia de la variable independiente sobre la variable dependiente.