Não pude deixar de notar que as variáveis escolhidas para a análise foram temp_max, chuva e fds. Muitos dos meus professores de estatística dizem que um índice de correlação abaixo de |0,5| indica que há uma baixa correlação entre as variáveis e não devem servir pra explicar o modelo.
Claro que ao decorrer do curso essa escolha deve ser justificada, mas gostaria de entender, na visão do professor, como uma variável como uma correlação tão baixa pode ajudar a explicar o modelo.
Obrigado!
Olá Rafael, tudo bem? Espero que sim!
Desculpe pela demora em retornar.
No momento de selecionar as variáveis para o modelo, apenas foram descartadas as variáveis temp_media e temp_min, uma vez que têm uma alta correlação com a temp_max. Isso significa que elas têm um comportamento muito próximo para explicar o consumo de cerveja (variável target).
Essa redução de dimensionalidade das variáveis é uma técnica muito utilizada.
A PCA é uma técnica de redução de dimensionalidade que segue essa ideia: PCA
Bons estudos!