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Estendendo para Múltiplas Variáveis
A regressão linear múltipla generaliza a regressão simples para incluir duas ou mais variáveis independentes, permitindo modelar fenômenos mais realistas e complexos.
Cada variável independente recebe seu próprio coeficiente, que indica seu efeito sobre a variável dependente, mantendo as demais variáveis constantes.
Multicolinearidade
Multicolinearidade ocorre quando duas ou mais variáveis independentes estão fortemente correlacionadas entre si, dificultando a interpretação individual dos coeficientes do modelo.
Técnicas como a remoção de variáveis redundantes ou a regularização ajudam a mitigar esse problema.
Avaliando o Ajuste do Modelo (R²)
O coeficiente de determinação, ou R², indica a proporção da variabilidade da variável dependente que é explicada pelo modelo, variando de 0 a 1.
Um R² próximo de 1 sugere um bom ajuste, mas valores muito altos também podem ser sinal de overfitting, especialmente quando muitas variáveis são incluídas no modelo.