Oii, Vagner! Tudo bem?

A sua dúvida é bastante pertinente, obrigada por compartilhar aqui no fórum.

O coeficiente de Pearson mede a correlação linear entre duas variáveis, com valores entre -1 e 1, indicando a força e a direção do relacionamento. É útil para análises simples, envolvendo pares de variáveis.

Em modelos de regressão com múltiplas variáveis explicativas, a multicolinearidade é mais complexa, pois envolve interações entre várias variáveis ao mesmo tempo. Nesse contexto, o VIF é uma ferramenta adequada. Ele quantifica o quanto a variância de um coeficiente aumenta devido à multicolinearidade, considerando o efeito conjunto de todas as variáveis no modelo. Valores altos de VIF (geralmente acima de 5 ou 10) indicam alta colinearidade, o que pode dificultar a interpretação dos coeficientes de regressão.

• Artigo VIF(Variance inflation factor)
• Artigo Coeficiente de Correlação de Pearson.)

Então foi por esse motivo e por didática também, foi utilizado o VIF. A aplicação de cada um vai depender muito do contexto em que o projeto está envolvido.

Espero ter ajudado, conte sempre conosco no fórum.

Até mais!