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ID
670864
Banca
CONSULPLAN
Órgão
TSE
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Na análise de regressão múltipla foram encontrados:

• soma dos quadrados da regressão: 40.000.

• soma dos quadrados dos erros: 10.000.


Assim, o coeficiente de determinação múltipla (R2 ) dessa regressão é

Alternativas
Comentários
  • r^2 = SQR / SQT

    r^2 = 40 / (40 + 50)

    r^2 = 40/50

    r^2 = 0,8
  • O Coeficiente de determinação, também chamado de é uma medida de qualidade do modelo econométrico em relação à sua habilidade de estimar corretamente os valores da variável resposta y \,\!.
    O indica quanto da variância da variável resposta é explicada pela variância das variáveis explicativas. Seu valor está no intervalo de 0 a 1: Quanto maior, mais explicativo é o modelo. Por exemplo, se o de determinado modelo é 0,8234, significa que 82,34% da variância de y\,\! é explicada pela variância de X\,\!.
    Fórmulas

    SQ_\text{tot}=\sum_{i=1}^n (y_i-\bar{y})^2\,

    Soma dos Quadrados Total (variação da variável resposta - de cada um dos valores observados subtrai-se o valor da média aritmética, eleva-se o resultado ao quadrado e somam-se os resultados);

     

    SQ_\text{exp}=\sum_{i=1}^n (\hat{y_i} -\bar{y})^2\,

    Soma dos Quadrados Explicada (variação da variável resposta que é explicada pelo modelo - de cada um dos valores estimados pelo modelo subtrai-se o valor da média aritmética dos valores observado, usada acima, eleva-se o resultado ao quadrado e somam-se os resultados);

     

    SQ_\text{res}=\sum_{i=1}^n (\hat{y_i} - y_i)^2\,

    Soma dos Quadrados dos Resíduos ou dos erros (variação da variável resposta que não é explicada pelo modelo).

     

    SQ_\text{tot}=SQ_\text{exp}+SQ_\text{res}\,,


    onde y_i \,\! é a variável resposta na observação i\,\!; \bar{y}\,\! é sua média amostral e \hat{y_i}\,\! é o valor estimado pelo modelo na observação i\,\!.

     

    R^2=\frac{SQ_\text{exp}}{SQ_\text{tot}}=1-\frac{SQ_\text{res}}{SQ_\text{tot}}

    Fazendo as contas ficaria assim:

    R² = 40.000 / (40.000 + 10.000) = 40.000/ 50.000 = 0,8