Para um estudo com o objetivo de previsão, optou-se pela utilização do modelo de regressão linear múltipla Yi = α + β1X1i + β2X2i + … + βkXki + ui, i = 1, 2, …, n. Tem-se que:
I. Y é a variável dependente,
II. X1, X2, …, Xk são as variáveis explicativas,
III. α, β1, β2, …, βK são os parâmetros desconhecidos do modelo com as respectivas estimativas obtidas pelo método dos mínimos quadrados,
IV. u é o erro aleatório,
V. i corresponde a i-ésima observação, n é o número de observações e k o número de variáveis explicativas.
Se foi detectado neste modelo um problema de multicolinearidade, então
