UM CRITÉRIO PARA A SELEÇÃO DE VARIÁVEIS NA REGRESSÃO EM COMPONENTES PRINCIPAIS

Fernando FERRARI[1]

Antonio Francisco IEMMA[2]

§    RESUMO: Neste trabalho apresentamos um método de seleção de variáveis na regressão em componentes principais, para dados com problemas de multicolinearidade. Tal método suprime variáveis independentes do modelo de regressão, levando em consideração a magnitude dos autovalores da matriz X*’X*, onde X* = [Y, X], e também a eficácia de predição das variáveis independentes sobre a resposta.

§    PALAVRAS-CHAVE: Regressão linear múltipla; multicolinearidade; componentes principais.

 



[1]Departamento de Análise Numérica e Estatística - Instituto de Biociências , Letras e Ciências Exatas – UNESP – 15055 – São José do Rio Preto – SP.

[2]Departamento de Matemática - Escola Superior de Agricultura " Luiz Vaz de Queiróz" - ESALQ - USP - 13418-260 - Piracicaba - SP - Brasil.