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Estatística · FGV · 2024

Questão comentada de Estatística

Suponha que foram calculados a soma quadrática total (SQT), a soma quadrática explicada (SQE) e a soma quadrática dos resíduos (SQR) de uma regressão. A partir disso, o cálculo da medida que representa o coeficiente de determinação R2 é dado por:

Gabarito: B

Em regressão linear, a ideia central é separar a variabilidade total dos dados em duas partes: a parte que o modelo explica e a parte que sobra nos erros. Por isso aparecem três somas quadráticas: SQT, que mede a variação total; SQE, que mede a variação explicada pela regressão; e SQR, que mede a variação não explicada, isto é, os resíduos. É como dizer: quanto do comportamento de y o modelo conseguiu “adivinhar” e quanto ficou de fora. O coeficiente de determinação, R², mede justamente a proporção da variabilidade total explicada pelo modelo. A fórmula correta é R² = SQE / SQT. Se o modelo explica tudo, R² fica perto de 1; se explica quase nada, fica perto de 0. Em muitas referências, também vale a relação R² = 1 - SQR/SQT, porque SQT = SQE + SQR. Então, nesta questão, o gabarito é a alternativa B. Ela traz exatamente a definição de R² como a razão entre a soma quadrática explicada e a soma quadrática total. É a leitura mais clássica de prova, especialmente em questões de regressão e ajuste de modelo. Resumo para guardar sem sofrimento: total no denominador, explicado no numerador. Se aparecer residuo no numerador, desconfie na hora. Se aparecer 1 menos resíduos sobre total, também pode estar certo, porque é a forma equivalente da mesma ideia.

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