{"id":1142,"date":"2023-07-27T12:43:28","date_gmt":"2023-07-27T12:43:28","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/r-elevado-ao-quadrado-de-r\/"},"modified":"2023-07-27T12:43:28","modified_gmt":"2023-07-27T12:43:28","slug":"r-elevado-ao-quadrado-de-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/r-elevado-ao-quadrado-de-r\/","title":{"rendered":"Como encontrar o coeficiente de determina\u00e7\u00e3o (r-quadrado) em r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

O coeficiente de determina\u00e7\u00e3o<\/strong> (comumente denominado R 2<\/sup> ) \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o da vari\u00e2ncia da vari\u00e1vel resposta<\/a> que pode ser explicada pelas vari\u00e1veis explicativas em um modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Este tutorial fornece um exemplo de como encontrar e interpretar R2<\/sup> em um modelo de regress\u00e3o em R.<\/span><\/p>\n

Relacionado:<\/strong> O que \u00e9 um bom valor de R ao quadrado?<\/a><\/span><\/p>\n

Exemplo: encontrar e interpretar R-quadrado em R<\/strong><\/span><\/h3>\n

Suponha que temos o seguinte conjunto de dados contendo dados sobre o n\u00famero de horas estudadas, exames preparat\u00f3rios realizados e notas de exames recebidas para 15 alunos:<\/span><\/p>\n

 #create data frame<\/span>\ndf <- data.frame(hours=c(1, 2, 2, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 4, 4, 3, 6, 5, 3),\n                 prep_exams=c(1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, 1, 0, 3, 4, 3, 2, 4, 4),\n                 score=c(76, 78, 85, 88, 72, 69, 94, 94, 88, 92, 90, 75, 96, 90, 82))\n\n#view first six rows of data frame<\/span>\nhead(df)\n\n  hours prep_exams score\n1 1 1 76\n2 2 3 78\n3 2 3 85\n4 4 5 88\n5 2 2 72\n6 1 2 69\n<\/strong><\/pre>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como ajustar um modelo de regress\u00e3o linear m\u00faltipla<\/a> a este conjunto de dados e exibir a sa\u00edda do modelo em R:<\/span><\/p>\n
 #fit regression model<\/span>\nmodel <- lm(score~hours+prep_exams, data=df)\n\n#view model summary<\/span>\nsummary(model)\n\nCall:\nlm(formula = score ~ hours + prep_exams, data = df)\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-7.9896 -2.5514 0.3079 3.3370 7.0352 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    \n(Intercept) 71.8078 3.5222 20.387 1.12e-10 ***\nhours 5.0247 0.8964 5.606 0.000115 ***\nprep_exams -1.2975 0.9689 -1.339 0.205339    \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 4.944 on 12 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.7237, Adjusted R-squared: 0.6776 \nF-statistic: 15.71 on 2 and 12 DF, p-value: 0.0004454<\/strong><\/pre>\n
 O R-quadrado do modelo (mostrado na parte inferior da sa\u00edda) \u00e9 0,7237<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Isso significa que 72,37%<\/strong> da varia\u00e7\u00e3o nas notas dos exames pode ser explicada pela quantidade de horas estudadas e pela quantidade de simulados realizados.<\/span><\/p>\n
 Observe que voc\u00ea tamb\u00e9m pode acessar esse valor usando a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n
 summary(model)$r.squared\n\n[1] 0.7236545<\/strong><\/pre>\n
 Como interpretar o valor R-quadrado<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Um valor de R ao quadrado estar\u00e1 sempre entre 0 e 1.<\/span><\/p>\n
 Um valor 1 indica que as vari\u00e1veis explicativas podem explicar perfeitamente a vari\u00e2ncia da vari\u00e1vel resposta e um valor 0 indica que as vari\u00e1veis explicativas n\u00e3o t\u00eam a capacidade de explicar a vari\u00e2ncia da vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n
 Em geral, quanto maior o valor de R ao quadrado de um modelo de regress\u00e3o, melhor as vari\u00e1veis explicativas s\u00e3o capazes de prever o valor da vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n
 Confira este artigo<\/a> para obter mais detalhes sobre como determinar se um determinado valor de R ao quadrado \u00e9 considerado \u201cbom\u201d ou n\u00e3o para um determinado modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n
 Relacionado:<\/strong><\/span> Como calcular R-quadrado ajustado em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
O coeficiente de determina\u00e7\u00e3o (comumente denominado R 2 ) \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o da vari\u00e2ncia da vari\u00e1vel resposta que pode ser explicada pelas vari\u00e1veis explicativas em um modelo de regress\u00e3o. Este tutorial fornece um exemplo de como encontrar e interpretar R2 em um modelo de regress\u00e3o em R. 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