A vantagem da inferência estatística sobre outros processos de avaliação é justamente a possibilidade de aferição do grau de precisão. As primeiras verificações sobre uma equação de regressão são os testes estatísticos. Basicamente, consistem dos testes de hipóteses sobre a validade do modelo, em si, e da importância isolada de cada uma das variáveis. Quando um modelo de regressão é escolhido, deve-se verificar se ele é adequado para os propósitos a que se destina. Uma ou mais características do modelo podem não se ajustar aos dados da amostra. Então, é importante investigar a aptidão do modelo, antes de qualquer análise mais aprofundada dos resultados. O exame inicial é realizado quanto ao ajustamento do modelo, por meio dos testes de variância e de inferência estatística. O modelo numérico gerado na análise não pode ser generalizado e aceito em qualquer situação. Para que possa ser empregado na estimação de valores, deve obedecer a algumas exigências. Nesse caso, as condições que devem ser satisfeitas, chamadas de pressupostos, hipóteses ou condições básicas, incluem
aleatoriedade das variáveis independentes.
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