Regressão Múltipla

Após nosso último artigo, no qual falamos sobre a regressão linear, avançamos agora para a regressão múltipla. 

A regressão múltipla permite analisar a relação quantitativa entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis independentes a partir de modelo matemático.

Enquanto uma Regressão linear (que chamaremos de regressão simples) usa apenas duas variáveis, na regressão múltipla temos de um lado a variável dependentes e de outro duas ou mais independentes.

Regressão Simples: y = a + bx   com = 0,70, ou seja qual o percentual da variação de y é explicado pela variação de x. Nesse exemplo, 30% é explicado por outras variáveis, nesse caso, procuramos outras variáveis que melhorem seu coeficiente de de determinação.

Regressão Múltipla: y = a + bx + cz com = 0,80. Agora temos um poder explicativo adicional de 10%, ou seja, conseguimos predizer y mais precisamente.

Veja que para estabelecer relações é necessário controlar, manipular, medir as variáveis que são consideradas relevantes ao entendimento do fenômeno analisado. Por mais difícil que seja traduzir essa informações em conhecimento há a necessidade de buscar a natureza epistemológica.

Nesse sentido, entende-se que a realidade deve ser representada através de modelos que traduzem a realidade. Existem vários métodos de análise multivariada com finalidades bem diversas.

Em nosso próximo artigo analisaremos alguns desses modelos. Até lá!

 

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