Modelo bom
- Entrada
- R² = 0.92
- Saída esperada
- 92% da variância explicada
Mas verificar resíduos ainda é obrigatório.
r² e qualidade do modelo de regressão
R² — Coeficiente de Determinação na Regressão
R² = 1 − (SSR / SST). Um R² de 0.80 significa que 80% da variância de Y é explicada pela variável X no modelo linear.
Limites do R² como métrica
- R² alto não garante causalidade, nem que o modelo está correto. Um R² de 0.95 pode existir com dados ordenados aleatoriamente que criam padrão linear por acidente.
- R² sozinho não detecta homocedasticidade, normalidade dos resíduos, outliers ou relações curvilíneas. Sempre inspecione o gráfico de resíduos.
Exemplos
Anscombe Quartet
- Entrada
- 4 datasets distintos
- Saída esperada
- todos R² ≈ 0.67
R² idêntico para padrões completamente diferentes — sempre visualize os dados.
FAQ da ferramenta completa
Regressão linear simples é um modelo estatístico que descreve a relação linear entre uma variável independente (X) e uma variável dependente (Y) como uma reta: Ŷ = β₀ + β₁X.
Perguntas frequentes
Qual R² é considerado bom?
Depende da área. Em física: R² > 0.99 é esperado. Em ciências sociais: R² de 0.30 pode ser considerado forte. Não existe um limiar universal.
Esta página substitui uma análise oficial ou profissional?
Não. Ela ajuda a entender o cenário e usar a ferramenta com mais segurança, mas decisões reais devem considerar fonte oficial, contexto completo e orientação qualificada quando necessário.