Descripción: El R-cuadrado Ajustado es una versión modificada del R-cuadrado que tiene en cuenta el número de predictores en un modelo de regresión. Mientras que el R-cuadrado mide la proporción de la variabilidad en la variable dependiente que es explicada por los predictores, el R-cuadrado Ajustado ajusta esta medida para penalizar la inclusión de predictores adicionales que no mejoran significativamente el modelo. Esto es especialmente útil en modelos con múltiples variables, ya que el R-cuadrado puede aumentar simplemente al agregar más variables, independientemente de su relevancia. El R-cuadrado Ajustado proporciona una evaluación más precisa de la calidad del modelo, ya que solo aumenta si la inclusión de un nuevo predictor mejora el modelo más allá de lo que se esperaría por azar. Su valor puede ser menor que el R-cuadrado original, lo que indica que el modelo no se ha ajustado adecuadamente a los datos. En resumen, el R-cuadrado Ajustado es una herramienta esencial para los analistas y estadísticos que buscan construir modelos de regresión robustos y evitar el sobreajuste, permitiendo una mejor interpretación de la relación entre las variables.
