Regressão Múltipla
A regressão múltipla é um método estatístico para modelar a relação entre uma variável dependente contínua e duas ou mais variáveis independentes (preditoras). Originada do trabalho de Gauss no início do século XIX e formalizada por Draper e Smith (1966), ela estima equações lineares que predizem resultados a partir de múltiplos preditores, levando em conta relações de confundimento, o que a torna indispensável em epidemiologia, economia, psicologia e pesquisa clínica.
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Fontes
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons. link ↗
- Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (1992). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum. link ↗
- Marquardt, D. W. (1980). You should standardize the independent variables in your regression models. Discussion of a paper by G. David Knottnerus. Journal of the American Statistical Association, 75(369), 87–91. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/research-statistics/multiple-regression-analysis
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