Bu çalışmada, genel doğrusal regresyon problemlerinde saf hata (pure error) olması durumunda, kullanılması mümkün olabilecek belirleme katsayılar üzerinde durulmuştur. Bu şartlara uygun gerçek bir gözlem değerleri seti kullanılarak, farklı regresyon modelleri yardımıyla elde edilen belirleme katsayılar yorumlanmıştır. Belirleme katsayıları içinde, saf hatayı işlem dışında bırakan $R^{2}_{M}$ istatistiğinin diğerlerine göre en iyi modeli belirlemede daha etkin olduğu gözlenmiştir.

In this study the coefficients of determination have been discussed which can be used in the case of pure error in repeated response in general linear regression equa6ons. Using the real sets of observation that suit these conditions, coefficients of determination obtained with the help of different regression models have been interpreted. Accordingly, among the coefficients of determination $R^{2}_{M}$ statistic that leaves pure error out of the procedure has been found to be more efficient in determining the best model comparing the others.