Assim, quanto maior o R², mais explicativo é o modelo linear, ou seja, melhor ele se ajusta à amostra. Por exemplo, um R² = 0,8234 significa que o modelo linear explica 82,34% da variância da variável dependente a partir do regressores (variáveis independentes) incluídas naquele modelo linear.
Use o R-quadrado ajustado para comparar modelos com diferentes números de preditores. Use o R-quadrado predito para determinar em que medida o modelo faz uma boa predição das novas observações e se o modelo é complicado demais.
Na regressão linear simples, a relação entre duas variáveis pode ser representada por uma linha reta, criando uma relação direta de causa e efeito. Assim, será possível prever os valores de uma variável dependente com base nos resultados da variável independente, como ocorre num gráfico de uma equação de primeiro grau.
Para determinar o coeficiente angular a inclinação da reta precisa ser maior ou igual a zero, diferente de 90° e maior que 180°. Dessa forma, as operações são feitas através dos pontos que delimitam a variação entre os eixos da coordenada (Oy) e abscissa (Ox).
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