econometria

: Es el R cuadrado de la ecuación y representa el porcentaje de la variabilidad de la variable dependiente explicad por la variable independiente.
F-statistic: Es el estadísticoque esta asociado a la hipótesis conjunta de que los parámetros asociados son iguales a cero (excepto el intercepto). H0 : β1 =β2 =β3 =βi
Una de las propiedades de r cuadrado es que amedida que se aumentan variables regresoras el r cuadrado aumenta, asi que en el caso de querer hacer de nuestro r cuadrado mucho más significativo solo tendríamos que aumentarvariables. Pero ese no es la manera correcta de optimizar nuestro r cuadrado.
Para poder comparar dos modelos con la misma variable dependiente pero número diferente de variables X, sedebe tener mucho cuidado al escoger el modelo con el R cuadrado más alta.
Es asi que hay que tener en cuenta el r cuadrado ajustado, que está asociado a los grados de liberta (gl) y elnúmero de parámetros (k) .
Entonces que R2 se debe utilizar en la practica,
Según Theil1 ; es de buena costumbre utilizar el R cuadrado ajustado en lugar del R cuadrado debido aque el R cuadrado tiene una imagen demasiado optimista del ajuste de la regresión.
Es de crucial importancia que al señalar dos modelos con base en el coeficiente de determinaciónajustado o no

El R cuadrado mide la proporción de la variación en la variable dependiente explicada por las variables explicativas.
Los investigadores siempre intentan maximizar elR cuadrado ajustado, siempre eligen el que tienen el R cuadrado ajustado más elevado, pero esto puede ser peligroso debido a que el objetivo no es obtener un R cuadrado ajustadoelevado sino más bien obtener estimadores confiables de los verdaderos coeficientes de regresión de la población, los cuales me permitan realizar inferencia estadística en ellos.