Em modelos de regressão múltipla é necessário determinar um subconjunto de variáveis independentes que melhor explique a variável resposta, isto é, dentre todas as variáveis explicativas disponíveis, devemos encontrar um subconjunto de variáveis importantes para o modelo.
Construir um modelo que inclui apenas um subconjunto de variáveis explicativas envolve dois objetivos conflitantes:
- Obter o máximo de informação por meio de um modelo com tantas variáveis independentes possíveis;
- Diminuir a variância da estimativa e o custo da coleta por meio de um modelo com menor número possível de variáveis.
Desta forma, obter um equilíbrio entre esses dois compromissos é de interesse. Para isto, utilizamos uma técnica, denominada de seleção de variáveis.
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