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, esse coeficiente, que é mais comumente conhecido como R-quadrado (ou R2), avalia quão forte é a relação linear entre duas variáveis e é muito utilizado pelos pesquisadores ao realizar análises de tendências. Para citar um exemplo de sua aplicação, esse coeficiente pode contemplar a seguinte questão: se uma mulher engravida em determinado dia, qual a probabilidade de ela dar à luz em determinada data no futuro? Nesse cenário, essa métrica visa calcular a correlação entre dois eventos relacionados: concepção e nascimento.
Entendendo 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. Essa correlação, conhecida como " bondade de ajuste ", é representada como um valor entre 0,0 e 1,0. Um valor de 1,0 indica um ajuste perfeito e, portanto, é um modelo altamente confiável para previsões futuras, enquanto um valor de 0,0 indicaria que o cálculo não modela com precisão os dados. 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.
Representação gráfica do coeficiente de determinação
Em um gráfico, a qualidade do ajuste mede a distância entre uma linha ajustada e todos os pontos de dados espalhados pelo diagrama. O conjunto restrito de dados terá uma linha de regressão próxima aos pontos e terá 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 R2 próximo de 1,0, esse número sozinho não pode determinar se os pontos de dados ou as previsões são tendenciosos. Também não diz aos analistas se o valor do coeficiente de determinação é intrinsecamente bom ou ruim. Fica a critério do usuário avaliar o significado dessa correlação e como ela pode ser aplicada no contexto de análises de tendências futuras.
Destaques
O coeficiente de determinação é uma ideia complexa centrada na análise estatística de modelos para dados.
Esta medida é representada como um valor entre 0,0 e 1,0, onde um valor de 1,0 indica um ajuste perfeito, sendo, portanto, um modelo altamente confiável para previsões futuras, enquanto um valor de 0,0 indicaria que o modelo não modela com precisão os dados de forma alguma.
O coeficiente de determinação é usado para explicar quanta variabilidade de um fator pode ser causada por sua relação com outro fator.
Esse coeficiente é comumente conhecido como R-quadrado (ou R2), e às vezes é chamado de "bondade de ajuste".
