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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:
Desta forma, obter um equilíbrio entre esses dois compromissos é de interesse. Para isto, utilizamos uma técnica, denominada de seleção de variáveis.
Existem duas principais estratégias no processo de seleção de variáveis:
Na prática, assumimos que a correta especificação funcional das variáveis explicativas é conhecida (por exemplo, $1/x_1$, $ln~x_2$) e que não há outliers ou pontos influentes e então, aplicamos a técnica de seleção de variáveis. Entretanto, o ideal seria inicialmente,
e então, aplicar seleção de variáveis.
A seguir apresentamos detalhadamente as estratégias Todos os modelos possíveis e Seleção Automática.
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