Porque el estadístico R cuadrado no es perfecto. De hecho, tiene un defecto importante. No importa cuántas variables agreguemos al modelo de regresión, su valor nunca disminuye.
R-cuadrado y R-cuadrado ajustado son dos indicadores de evaluación, que son muy importantes para evaluar problemas de regresión. Agregar variables independientes aleatorias no ayuda a explicar los cambios en la variable objetivo. Nuestro valor de r cuadrado sigue siendo el mismo. Por lo tanto, al darnos una indicación de error, esta variable puede ayudar a predecir el rendimiento. Sin embargo, la disminución en el valor de R cuadrado ajustado indica que esta nueva variable en realidad no logra capturar la tendencia en la variable objetivo.