Para
mim é claro e evidente que a diferença entre uma regressão linear
simples e uma múltipla é o número de variáveis preditoras (ou
independentes) indiferentemente do grau do polinômio.
Vejamos a seguinte situação:
Y = a + bX
Y = a + bX + cZ
O que os diferencia?
- Ambos são polinômios do primeiro grau? Sim
- Ambos tem o mesmo número de variáveis preditoras? Não
. Então isso os diferencia? Sim
Vejamos outra situação:
Y = a + bX + cX^2
Y = a + bX + cX^2 + dZ + dZ^2
O que os diferencia?
- Ambos são polinômios do segundo grau? Sim
- Ambos tem o mesmo número de variáveis preditoras? Não
. Então isso os diferencia? Sim
Lembrando láaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa da matemática básica, todo
monômio (comumente conhecido como regressão linear simples) é um
polinômio.
Portanto, o que diferencia um polinômio simples de um múltiplo é o número de variáveis preditoras.
