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:<math>R^2\,\!</math> Representa o coeficiente de determinação;
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:<math>R^2\,\!</math> Representa o| coeficiente de determinação;
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| align="right" | <math>S_{yy}\ \,</math>:
:<math>S_{yy}\ \,</math> Representa a| variabilidade de <math>Y\,\!</math>, e é dada por <math>\sum_{i=1}^\infty ({y_i}^2 - n\overline y^2)\,</math>.
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:<math>S_{yy}\ \,</math> Representa a variabilidade de <math>Y\,\!</math>, e é dada por <math>\sum_{i=1}^\infty ({y_i}^2 - n\overline y^2)\,</math>.
 
Segundo Sousa ([[Logística/Referências#refbSOUSA|2009, p. 15]]), <math>R^2\,\!</math> representa a percentagem da variabilidade dos dados observados que são explicados pela recta de regressão, e pode tomar qualquer valor no intervalo de <math>0\,\!</math> a <math>1\,\!</math>.
Um valor do coeficiente de determinação igual a (ou próximo de) <math>1\,\!</math> significa que se tem um ajuste perfeito da recta de regressão calculada aos dados observador.
Um valor do coeficiente de determinação igual a (ou próximo de) <math>0\,\!</math> significa um mau ajuste da recta de regressão aos dados obtidos. Henriques ([[Logística/Referências#refbHENRIQUES|2009, p. 35]]) considera que neste caso se está perante uma relação não linear entre as duas variáveis.
 
Henriques ([[Logística/Referências#refbHENRIQUES|2009, p. 35]]) define ainda o coeficiente de correlação simples,<math>r\,\!</math>, dado por:
 
<math>r = \pm \sqrt{R^2}\,\!</math>