Mostrar código-fonte de Coeficiente de determinação

<span style="font-size:8pt"><b>Refer&ecirc;ncia : </b><font color="#003600" > Martins, E.G.M., (2018) Coeficiente de determinação, ''[http://rce.casadasciencias.org Rev. Ciência Elem.]'', V6(1):024</font></span><br> <span style="font-size:8pt"><b>Autor</b>: <i>[[Usu&aacute;rio:Megm|Maria Eug&eacute;nia Gra&ccedil;a Martins]]</i></span><br> <span style="font-size:8pt"><b>Editor</b>: <i>Maria Eduarda Silva</i></span><br>
<span style="font-size:8pt"><b>DOI</b>: <i>[[http://doi.org/10.24927/rce2018.024 http://doi.org/10.24927/rce2018.024]]</i></span><br>
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'''Coeficiente de determinação''' é o quadrado do [[Coeficiente de correlação amostral|coeficiente de correlação amostral]] r. Num contexto de um modelo de [[Regressão linear simples|regressão linear simples]], em que a variável explanatória (ou preditora) é <b>x</b> e a variável resposta (ou a prever) é <b>y</b>, o  coeficiente de determinação r<sup>2</sup> dá a percentagem de variabilidade dos y's (variável a prever) que fica explicada em função da variabilidade dos x’s. Assim, um valor de r<sup>2</sup>≈1 significa que, em princípio, a nuvem de pontos apresentada no [[Diagrama_ou_gráfico_de_dispersão|diagrama de dispersão]] está próxima da reta de regressão, considerada para o modelo de regressão. Quando r<sup>2</sup>≈0 já não se vislumbra uma estrutura linear. 


Embora esta medida, como se disse anteriormente, seja normalmente utilizada como uma indicação da adequação do modelo de regressão ao conjunto de pontos inicialmente dado, como é referido em MONTGMOMERY (2003), página 397, ela deve ser usada com precaução, pois nem sempre um valor de r<sup>2</sup> grande (próximo de 1) é sinal de que um modelo esteja a ajustar bem os dados. Do mesmo modo, um valor baixo de r<sup>2</sup>, pode ser provocado por um ''outlier'', enquanto a maior parte dos dados se ajustam razoavelmente bem a uma reta (DE VEAUX (2004), página 148).  Uma visualização prévia dos dados num [[Diagrama_ou_gráfico_de_dispersão|diagrama de dispersão]] é fundamental.


== Referências ==

1. DE VEAUX, R. D, VELLEMAN, P. F., BOCK, D. E. (2004) – ''Intro stats''. Pearson Education Inc. ISBN: 0-201-70910-4.

2.MONTGOMERY, D. C., RUNGER, G. C. (2003) – ''Applied statistics and probability for engineers'', 6th ed. John Wiley & Sons, Inc. ISBN: 0-471-20454-4.


[[Category: Matemática]]

---- <br>Criada em 27 de Fevereiro de 2012<br> Revista em 15 de Fevereiro de 2018<br> Aceite pelo editor em 16 de Fevereiro de 2018<br>