Na minha modesta opinião quase nada substitui a investigação visual de resíduos (nem sempre fáceis de interpretar, dependendo da especificação do modelo), valores preditos, e muita análise descritiva antes da especificação, etc...não acho muito grave por vezes o modelo estar inadequado, desde que se saiba onde está errando (a estimativa pode ser por exemplo um bom indicativo de limiares inferiores, etc...mas desde que se saiba que a estimativa está enviesada).

Para mim a pior parte do R2 ainda é o fato de "coincidentemente", ao menos o clássico R2, ser o quadrado da correlação de Pearson...na área da saúde ao menos isso é usado como lei quase, e muito confundido nas intrepretações. Já perdi a conta de quantas vezes tive de responder a isso a revisores de artigos, tendo usado modelos logísticos ou poisson, como os que motivaram este tópico.

Saudações

Em 14 de junho de 2012 10:12, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com> escreveu:

Eu sou da mesma opinião do Éder e eu ainda eliminaria da face da terra do CV (coeficiente de variação). O meu desapontamento vem do uso que se faz dessas medidas como indicativos de qualidade de modelos de regressão/anova. Eu tenho infinitos contra exemplos, até mesmo porque é fácil de simular, de que altos R² e baixos CV podem apresentar desvios de pressupostos. Essas coisas não são medidas de qualidade! Além do mais, existem pelo menos 8 maneiras diferentes de calcular R² (Kvalseth, 1985), logo, saiba o que você está fazendo.

Kvalseth, T.O. (1985). Cautionary note about R², Amer. Statistician, 39, 279-285.

À disposição.
Walmes.

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