[Dúvida] Quando não utilizar a regressão linear?

Oi Robson, tudo bem?

É ótimo ver seu interesse em entender profundamente quando aplicar ou não a regressão linear. Vamos lá!

A regressão linear é ideal para situações onde existe uma relação linear clara entre as variáveis independentes e a variável dependente. Por exemplo, você pode usar a regressão linear para prever o preço de imóveis com base em características como área, número de quartos, e localização, assumindo que essas relações são aproximadamente lineares.

No entanto, há situações em que a regressão linear não é recomendada:

1. Relações Não Lineares: Se os dados mostram relações não lineares fortes, como curvas ou ciclos, a regressão linear pode não ser capaz de capturar adequadamente essas relações. Por exemplo, se você estiver tentando modelar o crescimento populacional de uma espécie que segue uma curva logística, a regressão linear não seria adequada.

2. Qualidade dos Dados: Se os dados contêm muitos outliers ou são altamente heteroscedásticos (variância dos erros não é constante), a regressão linear pode não ser a melhor escolha, pois esses fatores podem violar as premissas do modelo e levar a estimativas imprecisas.

3. Variáveis Categóricas com Muitos Níveis: Embora a regressão linear possa lidar com variáveis categóricas ao transformá-las em variáveis dummy, se uma variável categórica contém muitos níveis, isso pode levar a um modelo excessivamente complexo com muitos parâmetros, o que pode resultar em overfitting.

4. Dependência Temporal: Se os dados são dependentes do tempo (séries temporais), como preços de ações diários, a regressão linear simples pode não ser adequada, pois não capta a dependência entre observações consecutivas.

Então, a regressão linear é uma ferramenta poderosa, mas é crucial entender suas limitações e garantir que as premissas do modelo sejam atendidas antes de aplicá-lo. Em casos onde a regressão linear não é adequada, outras técnicas como regressão logística, modelos de árvores de decisão ou redes neurais podem ser mais apropriadas dependendo da natureza dos dados e do problema.

Um abraço e bons estudos.