[R-br] Coeficiente de correlação em curvas de calibração analítica

[Vinicius Brito Rocha]

Ari,

seu Y é a saída do que vc escolheu em x. correto?

Não vejo problema nenhum. Walmes deu uma explicação muito melhor do que a
minha.

Abs

Em 2 de outubro de 2014 12:43, Ari Clecius <ari072000 em yahoo.com.br>
escreveu:

> Muito obrigado pela explicação Walmes, tirou a minha dúvida.
>
> Att,
>
> Ari Clecius Alves de Lima
> Engenheiro Químico
> Me. Engenharia Civil
> (085)88412345
> (085)33669042
>
>
>   Em Quinta-feira, 2 de Outubro de 2014 12:05, walmes . <
> walmeszeviani em gmail.com> escreveu:
>
>
> Eu penso que o que o artigo quis dizer seja que a correlação é parâmetro
> que associa duas variáveis aleatórias cuja distribuição seja normal
> bivariada. Por outro lado, quando ajustamos modelos estamos procurando
> relação entre duas variáveis, digamos y~x, na qual Y é variável aleatória e
> X (assume-se que) são valores fixos. Nesse caso a medida de intensidade da
> relação mais usado é o R², e a raiz do R² é igual a correlação de Pearson
> entre Y e X se o modelo ajustado for y = b0+b1*x. Então você pode usar a
> raiz do coeficiente de determinação, que no caso é a correlação entre
> valores observados e preditos, sim, mesmo quando sua curva de calibração
> não é linear. Na prática, quando vamos nos expressar, cometermos um abuso
> de significado que é "quero ver se tem correlação entre y e x" onde
> correlação tem sido usada no lugar de associação/relação que, no meu modo
> de pensar, são termos mais apropriados uma vez que eu associo correlação
> com normal bivariada ou modelo linear simples.
>
> À disposição.
> Walmes.
>
> ​
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