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. (s,f,p)
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