Coeficiente de determinação

Qual é o coeficiente de determinação?

O coeficiente de determinação é uma medida estatística que examina como as diferenças em uma variável podem ser explicadas pela diferença em uma segunda variável, ao prever o resultado de um determinado evento. Em outras palavras, este coeficiente, que é mais comumente conhecido como R-quadrado (ou R ² ), avalia o quão forte é a relação linear entre duas variáveis, e é bastante utilizado pelos pesquisadores ao conduzir análises de tendências. Para citar um exemplo de sua aplicação, esse coeficiente pode contemplar a seguinte questão:se uma mulher engravidar em determinado dia, qual é a probabilidade de ela dar à luz seu bebê em uma data específica no futuro? Neste cenário, esta métrica visa calcular a correlação entre dois eventos relacionados:concepção e nascimento.

R-quadrado

Principais vantagens

• O coeficiente de determinação é uma ideia complexa centrada na análise estatística de modelos de dados.
• O coeficiente de determinação é usado para explicar quanta variabilidade de um fator pode ser causada por sua relação com outro fator.
• Este coeficiente é comumente conhecido como R-quadrado (ou R ² ), e às vezes é chamado de "ajuste perfeito".
• Esta medida é representada como um valor entre 0,0 e 1,0, onde um valor de 1,0 indica um ajuste perfeito, e é, portanto, um modelo altamente confiável para previsões futuras, enquanto um valor de 0,0 indicaria que o modelo não consegue modelar os dados com precisão.

Compreendendo o Coeficiente de Determinação

O coeficiente de determinação é uma medida usada para explicar quanta variabilidade de um fator pode ser causada por sua relação com outro fator relacionado. Esta correlação, conhecido como o "ajuste perfeito, "é representado como um valor entre 0,0 e 1,0. Um valor de 1,0 indica um ajuste perfeito, e é, portanto, um modelo altamente confiável para previsões futuras, enquanto um valor de 0,0 indicaria que o cálculo falha em modelar os dados com precisão. Mas um valor de 0,20, por exemplo, sugere que 20% da variável dependente é prevista pela variável independente, enquanto um valor de 0,50 sugere que 50% da variável dependente é prevista pela variável independente, e assim por diante.

Representando graficamente o coeficiente de determinação

Em um gráfico, a qualidade do ajuste mede a distância entre uma linha ajustada e todos os pontos de dados que estão espalhados por todo o diagrama. O conjunto restrito de dados terá uma linha de regressão próxima aos pontos e um alto nível de ajuste, o que significa que a distância entre a linha e os dados é pequena. Embora um bom ajuste tenha um R ² perto de 1.0, este número sozinho não pode determinar se os pontos de dados ou previsões são tendenciosos. Também não informa aos analistas se o valor do coeficiente de determinação é intrinsecamente bom ou ruim. Fica a critério do usuário avaliar o significado desta correlação, e como pode ser aplicado no contexto de análises de tendências futuras.