coeficientul de determinare (R2) este utilizat pentru a judeca bunătatea potrivirii într-un model de regresie liniară. Este pătratul coeficientului de corelație multiplă dintre studiu și variabilele explicative pe baza valorilor eșantionului. Oferă rezultate valide numai atunci când observațiile sunt observate corect fără nicio eroare de măsurare. R2 convențional oferă rezultate nevalide în prezența erorilor de măsurare în date, deoarece eșantionul R2 devine un estimator inconsistent al omologului său de populație, care este pătratul coeficientului de corelație multiplă a populației între studiu și variabilele explicative. Bunătatea statisticilor de potrivire bazate pe variantele R2 pentru mai multe modele de erori de măsurare au fost propuse în această lucrare. Aceste variante se bazează pe utilizarea celor două forme de informații suplimentare din afara eșantionului. Cele două forme sunt matricea de covarianță cunoscută a erorilor de măsurare asociate variabilelor explicative și matricea de fiabilitate cunoscută asociată variabilelor explicative. Proprietățile asimptotice ale R2 convențional și variantele propuse ale R2 precum bunătatea statisticilor de potrivire au fost studiate analitic și numeric.