o coeficiente de determinação (R2) é utilizado para julgar a bondade do ajuste num modelo de regressão linear. É o quadrado do coeficiente de correlação múltiplo entre o estudo e as variáveis explicativas baseadas nos valores da amostra. Ele dá resultados válidos apenas quando as observações são corretamente observadas sem qualquer erro de medição. O R2 convencional fornece resultados inválidos na presença de erros de medição nos dados porque a amostra R2 se torna um estimador inconsistente de seu homólogo populacional que é o quadrado do coeficiente de correlação múltipla da população entre o estudo e as variáveis explicativas. A bondade das estatísticas fit baseadas nas variantes de R2 para modelos de erro de medição múltipla foram propostas neste artigo. Estas variantes baseiam-se na utilização das duas formas de Informação adicional extraída da amostra. As duas formas são a conhecida matriz de covariância de erros de medição associados com as variáveis explicativas e a conhecida matriz de confiabilidade associada com as variáveis explicativas. As propriedades assintóticas do R2 convencional e as variantes propostas de R2 como a bondade das estatísticas de fit foram estudadas analiticamente e numericamente.