¿Cómo se interpretan los resultados del coeficiente de variación?

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El coeficiente de variación (CV) sirve como una métrica crucial para evaluar el grado de dispersión dentro de una variable. A medida que aumenta el CV, indica una dispersión más amplia en los valores de la variable, destacando un mayor grado de variabilidad.

En el contexto del modelado estadístico, el CV se emplea para evaluar la idoneidad de un modelo. Específicamente, describe qué tan bien se ajusta el modelo a los datos considerando los tamaños relativos de los residuos al cuadrado y los valores de los resultados observados.

Los residuos al cuadrado representan las diferencias entre los valores reales y predichos, elevados al cuadrado para garantizar que sean positivos. Un CV bajo sugiere que estas diferencias son pequeñas en comparación con los valores predichos, lo que indica un buen ajuste del modelo a los datos.

Por el contrario, un CV alto implica que los residuos son relativamente grandes, lo que indica un peor ajuste del modelo. Esto puede indicar que el modelo no captura adecuadamente las relaciones subyacentes dentro de los datos.