As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

Em que –2LL é o –2 log-likelihood para o modelo original, a estatística Wald será
apresentada daqui a alguns parágrafos, e os graus de liberdade (df) podem ser retirados de
tabelas para a variáveis da equação. Nota-se que essa equação é dependente da estatística
Wald, que, em certas circunstâncias, pode não ser uma medida acurada (será visto mais a
frente o porquê); assim, o valor do R deve ser tratado com certa precaução. Ademais, não se
pode, no modelo logístico, simplesmente elevar o R ao quadrado para identificar a proporção
da variação total da VD em função das VI, como é feito na versão linear.
Existem algumas controvérsias sobre como fazer uma analogia ao R² na regressão
logística. Comumente, essas tentativas são chamadas de pseudo R-Quadrados, e algumas
são mais utilizadas que outras, porque os softwares geralmente trabalham com algumas
técnicas específicas. Uma das medidas mais simples é o de Hosmer e Lemeshow, que é
calculado pela divisão do modelo qui-quadrado (baseado no log-likelihood) pelo modelo
original (o valor do log-likelihood antes de incluir as variáveis explicativas) e pode ser
representado por:
O é a redução proporcional do valor absoluto da medida log-likelihood e,
portanto, é a medida de quanto os defeitos de encaixe melhoram como resultado da inclusão
de variáveis independentes. Ele pode variar de 0 a 1, em que valores baixos indicam que as VI
preveem mal a VD e os valores mais altos indicam o oposto.
Outra forma bastante conhecida de calcular um pseudo R-Quadrado é a medida de Cox e Snell, que é baseado no log-likelihood do modelo (LL(new)), no log-likelihood do
modelo original (LL(baseline)) e no tamanho da amostra n. Tem-se, então, a representação:
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