Flashcard FC117856
O que é o coeficiente de determinação ajustado e por que ele é importante na análise de regressão?
Regressão
CEBRASPE (CESPE) · 2021
O que é o coeficiente de determinação ajustado e por que ele é importante na análise de regressão?
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Resposta
O coeficiente de determinação ajustado (\( R^2_{ajustado} \)) é uma medida que indica a proporção da variância da variável dependente que é explicada pelo modelo de regressão, ajustando o \( R^2 \) para o número de parâmetros do modelo. Ele é importante porque penaliza a adição de variáveis que não contribuem significativamente para a explicação da variância, evitando a superajuste do modelo.Exemplo: Suponha que estamos analisando a relação entre a altura de uma planta e a quantidade de água que ela recebe. Se incluirmos uma variável que não tem relação com a altura, como o número de folhas, o \( R^2 \) pode aumentar, mas o \( R^2_{ajustado} \) pode permanecer constante ou até diminuir, indicando que a nova variável não é relevante para o modelo. Para calcular o \( R^2_{ajustado} \), usamos a fórmula:
\( R^2_{ajustado} = 1 - \frac{n-1}{n-k}(1-R^2) \) onde \( n \) é o número total de observações e \( k \) é o número de parâmetros no modelo.
Veja como foi cobrado:
https://flashcardsconcursos.com.br/portal/flashcard/100196
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