Considere o modelo de regressão linear simples na forma

!$ y=a+ \beta x+ε !$,

em que !$ y !$ é a variável resposta, !$ x !$ é a variável explicativa, !$ a !$ e !$ \beta !$ são os coeficientes do modelo, e !$ ε !$ representa o erro aleatório com média zero e variância constante. As estimativas de !$ a !$ e !$ \beta !$ obtidas com base no método dos mínimos quadrados ordinários foram, respectivamente, !$ \hat{a}=4 !$ e !$ \hat{\beta}=2 !$; e as variâncias amostrais de !$ y !$ e de !$ x !$ foram, respectivamente, !$ s^2_y=64 !$ e !$ s^2_x=4 !$.

Nesse caso, o coeficiente de explicação (R quadrado ou R²) do modelo em tela foi igual a