2.7.1.3 Quadrado Médio dos Resíduos

O quadrado médio dos resíduos de um modelo de regressão é obtido por meio de

$QME=SQE/(n-p-1),~~~~~~~~~~~~~(2.7.1.3)$

em que SQE é a soma dos quadrados dos resíduos. O QME sempre decresce conforme p aumenta. O quadrado médio do erro inicialmente decresce, estabiliza e eventualmente pode aumentar. Esse eventual aumento ocorre quando a redução do QME em adicionar um coeficiente para o modelo não é suficiente para compensar a perda nos graus de liberdade do denominador de (2.7.1.3).

O modelo que minimiza QME também maximizará $R_a^2$ . Para entender isso, notamos que

$R_a^2=1-\left(\frac{n-1}{n-p}\right)(1-R_p^2)$

$=1-\left(\frac{n-1}{n-p}\right)\left(\frac{SQE}{SQT}\right)$

$=1-\left(\frac{n-1}{SQT}\right)\left(\frac{SQE}{n-p}\right)$

$=1-\left(\frac{n-1}{SQT}\right)QME.$

Assim, minimizar QME e maximar $R_a^2$ são equivalentes.

Exemplo 2.7.1.3

^{clique aqui para efetuar o download dos dados utilizados nesse exemplo}

Utilizando o exemplo na "Motivação 2", temos os quadrados médios dos erros de cada modelo possível:

Modelo 1:

$QME=34.419/(14-1-1)=2.868.$

Modelo 2:

$QME=643.775/(14-1-1)=53.648.$

Modelo 3:

$QME=13.421/(14-2-1)=1.220.$

Usando o software Action temos os seguintes resultados:

Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar o manual do usuário.