R-quadrado, tamb\u00e9m conhecido como coeficiente de determina\u00e7\u00e3o, \u00e9 uma medida estat\u00edstica que representa a propor\u00e7\u00e3o da vari\u00e2ncia de uma vari\u00e1vel dependente que \u00e9 explicada por uma vari\u00e1vel ou vari\u00e1veis independentes em um modelo de regress\u00e3o. Ele fornece informa\u00e7\u00f5es sobre at\u00e9 que ponto as previs\u00f5es do modelo correspondem aos dados reais.<\/p>\n
O conceito de R-quadrado remonta ao in\u00edcio do s\u00e9culo 20, quando foi introduzido pela primeira vez no contexto da correla\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de regress\u00e3o. Karl Pearson \u00e9 considerado o pioneiro no conceito de correla\u00e7\u00e3o, enquanto o trabalho de Sir Francis Galton lan\u00e7ou as bases para a an\u00e1lise de regress\u00e3o. A m\u00e9trica R-quadrado, como \u00e9 conhecida hoje, come\u00e7ou a ganhar for\u00e7a nas d\u00e9cadas de 1920 e 1930 como uma ferramenta \u00fatil para resumir o ajuste de um modelo.<\/p>\n
O R-quadrado varia de 0 a 1, onde um valor 0 indica que o modelo n\u00e3o explica nenhuma variabilidade na vari\u00e1vel de resposta, enquanto um valor 1 indica que o modelo explica perfeitamente a variabilidade. A f\u00f3rmula para calcular R-quadrado \u00e9 dada por:<\/p>\n