Questão 1: O que é o fenômeno da autocorrelação entre as variáveis explicativas no modelo de regressão linear, denominado Multicolinearidade? O que...

A multicolinearidade é um fenômeno que ocorre quando há uma alta correlação entre as variáveis explicativas em um modelo de regressão linear múltipla. Isso pode causar problemas na interpretação dos coeficientes de regressão e na precisão das estimativas. Para eliminar ou suavizar o impacto da multicolinearidade, algumas estratégias podem ser adotadas: 1. Remoção de variáveis: Identificar as variáveis que estão altamente correlacionadas entre si e remover uma delas do modelo. Isso pode ser feito com base em análises de correlação ou utilizando técnicas estatísticas, como o valor de tolerância e o fator de inflação da variância (VIF). 2. Transformação de variáveis: Realizar transformações nas variáveis, como a criação de variáveis dummy ou a aplicação de logaritmos, para reduzir a correlação entre elas. 3. Utilização de métodos alternativos: Em casos mais complexos, pode ser necessário utilizar métodos alternativos de regressão, como a regressão ridge ou a regressão LASSO, que são capazes de lidar melhor com a multicolinearidade. É importante ressaltar que a escolha da estratégia adequada depende do contexto do problema e da natureza das variáveis envolvidas.