Ok Fábio!

Certamente, estou lendo na medida do possível!

Infelizmente,trabalho com estatística aplicada e nos artigos que tenho consultado eles utilizam CV e outros parâmetros mencionados. Por isso é importante consultar estatísticos e especialistas....

Quanto ao R² ajustado ontem mesmo o Walmes sugeriu a sua utilização..
Eu tenho calculado o R² com base na soma de quadrado total corrigida e tenho algumas dúvidas da sua validade na comparação de diferentes modelos.....

Tenho utilizados os comandos....

   t50=read.csv2("D:/UEQ/t50.csv",dec=",",h=T)
>   t1=t50[(1:48),]            
> B <- 1.5   
> C <- 0.03 
> n1 <- nls(UEQ~B*exp(C*UR), data=t1,
+           start=list(B=B, C=C))
> summary(n1)

Formula: UEQ ~ B * exp(C * UR)

Parameters:
   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
B 1.6159757  0.0594401   27.19   <2e-16 ***
C 0.0267234  0.0004624   57.79   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.483 on 46 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 4 
Achieved convergence tolerance: 1.641e-07 

> SQE <- summary(n1)$sigma^2*summary(n1)$df[2]
> SQE
[1] 10.73154
> SQT <- var(t1$UR)*(length(t1$UR)-1)# soma de quadrado total corrigida
> SQT
[1] 14000
> R2 <- 1 - SQE/SQT
> R2
[1] 0.9992335


Att.,




Thiago de Paula Protásio
Acadêmico de Engenharia Florestal
Universidade Federal de Lavras
Laboratório de Energia da Biomassa Florestal
Laboratório de Biomateriais
(035) 9183-2246