Regressão linear múltipla (RLM)

Muitos problemas de regressão envolvem mais de uma variável regressora. Por exemplo: a satisfação geral poder ser composta por diversas variáveis independente tais como preço, prazo de entrega, embalagem, entre outras.

Em virtude dos princípios da regressão múltipla serem análogos à da regressão simples, não se abordarão aqui as particularidades que envolvem a equação geral da equação da Regressão Múltipla: y = β₀ + βx₁ + β₂x₂ + ...+ β_kx_k + Σ.

Analogamente, a preocupação geral do analista nesta análise, é o R² que indica a variabilidade total do modelo de regressão, e os R’s que variam de 1 a –1, indicando a variabilidade total, onde haverá uma relação entre a variável de resposta e as regressoras.

O teste de hipótese baseia-se no já abordado valor do t, onde ocorre a situação do mesmo sendo calculado e maior do que o tabelado, rejeita-se a hipótese nula.

 Exemplo:

Neste exemplo real, objetivava-se mensurar o grau de satisfação dos clientes de uma empresa distribuidora de software, onde a variável de resposta era a satisfação geral e as regressoras eram as acima citadas (para um grupo de fatores).

Observa-se que pouca representatividade é exercida por estas variáveis, afinal os coeficientes pouco se afastam de zero. No entanto o R² é elevado (0,68), conferindo uma boa precisão no cálculo.