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Seja $R_p^2$ a notação do coeficiente de determinação múltipla de um modelo com p variáveis explicativas, isto é, p coeficientes e o intercepto $\beta_0$.
$$R^2_p= \frac{SQR}{SQT}=1-\frac{SQE}{SQT},$$
em que SQR, SQE e SQT são a soma dos quadrados do modelo, soma dos quadrados dos resíduos (erros) e soma dos quadrados total, respectivamente.
O critério utilizado nesse método é que se adicionarmos uma variável insignificante teremos um aumento mínimo (pequeno) de $R_p^2$. Assim, ele é mais usado para julgar quando parar de adicionar variáveis do que para encontrar o melhor modelo já que $R_p^2$ nunca diminui quando $p$ aumenta.
Para o exemplo na "Motivação 2", temos os valores do coeficiente de determinação múltipla para cada modelo possível:
O modelo 1, como descrevemos no "Exemplo 2.7.1", tem apenas a variável explicativa Tempo.
Com o ajuste do modelo, as somas de quadrados são:
SQR=630.968, SQE=34.419, SQT=665.387. $$R^2_p= \frac{630.968}{665.387}=1-\frac{34.419}{665.387}=0,948.$$
O modelo 2 tem apenas como variável explicativa a Dose de íons.
As somas dos quadrados do ajuste do modelo são:
SQR=21.612, SQE=643.775, SQT=665.387. $$R^2_p= \frac{21.612}{665.387}=1-\frac{643.775}{665.387}=0,032.$$
O modelo 3 tem como variáveis explicativas o Tempo e Dose de íons.
As somas de quadrados do modelo são:
SQR=651.966, SQE=13.421, SQT=665.387. $$R^2_p= \frac{651.966}{665.387}=1-\frac{13.421}{665.387}=0,9798.$$
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