Le coefficient de détermination est, en statistique, un indicateur qui mesure la qualité d'une prédiction. Plus cet indicateur est proche de 1, plus le modèle est proche de la réalité.

coefficient de détermination = 1 - Somme des écarts de la mesure avec la prédiction au carré / Somme des écarts de la mesure avec la moyenne au carré

où R² est le coefficient de détermination, y "i" la mesure observée, y "chapeau i" la valeur prédite et y "barre" la moyenne

Pour la série temporelle suivante :

Ainsi le R² vaut : 1- ((50²+30²+200²)/((1500-1510)²+(1230-1500)²+(1800-1500)²)) = 0.73
Le modèle prédictif est correct.

Le coefficient de détermination est souvent appelé R² et sa traduction en anglais est  "Coefficient of determination".

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