Lembre-se que o coeficiente de correlação r apenas descreve a existência de uma correlação, mas não prova nada sobre a causalidade dessa associação. Mas o que é o R-quadrado? Em estatística o conceito de correlação, contém informações sobre a força e direção de um relacionamento linear entre duas variáveis. Não é nenhum segredo que existem muitos cálculos e definições desta área que são amplamente utilizadas em economia, coeficiente do R ao quadrado é uma destas. O valor r é> 0 e, sua correlação é positiva; Além do mais, o coeficiente assume um valor bastante alto, e isso mostra que a correlação é boa. Mas para sabermos mais sobre o que é coeficiente do R ao quadrado, vamos para a explicação a seguir.
Definição do R a quadrado na regressão linear
Como mencionamos anteriormente, o valor r é> 0 e, portanto, a correlação é positiva; Além disso, o coeficiente assume um valor bastante alto, e isso mostra que a correlação é boa. Você já aprendeu que a regressão linear é usada quando as variáveis em estudo têm uma relação linear entre elas e, portanto, os pontos no diagrama de dispersão tendem a ser dispostos em uma linha reta. Você também usou o olho como uma ferramenta para identificar (exatamente “cruzado”) a linha correspondente. Em outras palavras, as duas variáveis andam de mãos dadas, no sentido de que quando o valor de um aumenta, o valor do outro também aumenta. Essencialmente, o princípio sobre o qual a linha de regressão é baseada é muito simples.
De fato, é razoável pensar que a melhor linha é a que tem a distância mais curta, no eixo das ordenadas, de todos os pontos no diagrama. Isso significa que o valor da variável dependente pode ser aproximadamente derivado do valor da variável dependente. Construímos, para cada ponto, um quadrado cujo lado é a distância vertical (ordenada) do ponto a partir da linha. Repetimos o procedimento para cada ponto do diagrama e somamos as áreas de todos os quadrados. Uma vez que r é obtido, podemos calcular r2 r-quadrado, simplesmente elevando r ao quadrado. Você já aprendeu que a regressão linear é usada quando as variáveis em estudo têm uma relação linear entre elas e, portanto, os pontos no diagrama de dispersão tendem a ser dispostos em uma linha reta.
Entendo um pouco mais de como interpretar o quadrado
Essencialmente, o princípio subjacente à identificação da linha de regressão é muito simples. Definir o coeficiente de determinação para a linha de regressão pode ser utilizado pro exemplo nas vendas de um determinado produto ou serviço. De fato, é razoável pensar que a melhor linha é a que tem a distância mais curta, no eixo das ordenadas, de todos os pontos no diagrama. Portanto a interpretação do quadrado é muito relevante. Podemos construir, por exemplo, para cada ponto, um quadrado cujo lado é a distância vertical (ordenada) do ponto a partir da linha. O r2 também é chamado de coeficiente de determinação e é um índice rico em significado, pois expressa a variabilidade na variável dependente explicada pela variável independente.
A linha que melhor representa a nuvem de pontos é aquela que registra a menor superfície dos quadrados. Modelos de regressão múltipla usam duas ou mais variáveis independentes para prever o valor de uma variável dependente, dependendo do modelo ao lado. Por este motivo, o método que acabamos de descrever chama-se “método dos mínimos quadrados”. Obviamente, este procedimento não é mais feito “manualmente”, mas a ajuda da calculadora é usada.
Dicas relevantes
- O que é R ao quadrado na regressão linear: O coeficiente de determinação, é popularmente conhecido como R². Nada mais é do que uma forma de medir ajustamento de um determinado tipo linear, da mesma forma que a regressão linear, comparada aos números que vão ser analisados. O R quadrado tem uma variação de ) a 1, e isto indica a força que o modelo possui, isto é, o nível em que o modelo por explicar os números que são observados. Uma forma de interpretar o quadrado é a seguinte: Quanto maior for o R quadrado, mais elevado será o nível explicativo do modelo, ou seja, mais adequadamente ele consegue se ajustar a amostra.
- O que é o quadrado R em econometria: Através da regressão é possível processar uma regressão linear múltipla através da metodologia conhecida como “mínimos quadrados simples”. Através destes é possível encontrar os coeficientes e estatísticas da regressão. Portanto este é um excelente recurso estatístico.
