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 R 2 ), avalia o quão forte é a relação linear entre duas variáveis e é muito utilizado pelos pesquisadores ao conduzir análises de tendência. Para citar um exemplo de sua aplicação, esse coeficiente pode contemplar a seguinte questão: se uma mulher engravidar em determinado dia, qual a probabilidade de que ela dê à luz em determinada data no futuro? Nesse cenário, essa métrica visa calcular a correlação entre dois eventos relacionados: concepção e nascimento.
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.
- Esse 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 indica que o modelo falha em modelar com precisão os dados em tudo.
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. Essa correlação, conhecida como ” qualidade do 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 indica que o cálculo não consegue 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 estreito 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 R 2 próximo a 1,0, esse número sozinho não pode determinar se os pontos de dados ou previsões estão enviesados. 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 ela pode ser aplicada no contexto de análises de tendências futuras.