Correlação

A correlação mede o grau (ou qualidade) da relação entre essas mesmas variáveis (isso também mede, indiretamente de modo tal que o grau de correlação seja uma das variáveis das próprias equações de regressão).,

A regressão fornece as equações que relacionam as variáveis consideradas; com essas equações faremos as predições sobre o comportamento futuro do fenômeno

Ao conjunto das variáveis consideradas, combinando com o modo como elas se relacionam da-se o nome de “Modelo Matemático” do Fenômeno, duas observações devem ser feitas quanto a qualidade de um dado modelo, uma, é que ela é diretamente proporcional à significância das variáveis para o fenômeno considerado, outra, é que, na prática, modelos preditos são impossíveis simplesmente porque não há como identificar, e muito menos controlar, todas as variáveis envolvidas nos fenômenos em estudo (exceção feita a alguns testes realizados em condições muito especiais em laboratório).

Portanto, os resultados fornecidos pelos modelos são sempre, bem ou mal, aproximados. Isso faz com que os modelos precisem ser avaliados antes de aplicados. Para medir a qualidade de um dado modelo matemático podemos aplicá-lo a situações reais cujos resultados reais com os teóricos, obtivermos valores razoavelmente próximos, o modelo é bom. No entanto, se constatarmos grandes disparidades entre eles, deveremos reavaliar tanto as variáveis consideradas quanto as relações entre elas.

A regressão linear é chamada "linear" porque se considera que a relação da resposta às variáveis é uma função linear de alguns parâmetros. Os modelos de regressão que não são uma função linear dos parâmetros se chamam modelos de regressão não-linear.