A solução proposta, regressão quadrática (RQ), possibilita, ainda segundo o autor, testar a forma da função que a diferença de pontuação pretende representar, ao invés de assumi-la como uma função linear.
Quando é realizada a comparação das duas variáveis, é possível prever um valor de resposta com uma precisão maior que o simples acaso. ... Assim, será possível prever os valores de uma variável dependente com base nos resultados da variável independente, como ocorre num gráfico de uma equação de primeiro grau.
Regressão múltipla é uma coleção de técnicas estatísticas para construir modelos que descrevem de maneira razoável relações entre várias variáveis explicativas de um determinado processo. A diferença entre a regressão linear simples e a múltipla é que na múltipla são tratadas duas ou mais variáveis explicativas.
Y = a + bX +ε Page 2 que é denominado modelo de regressão linear simples. a e b são os parâmetros do modelo. A variável X, denominada variável regressora, explicativa ou independente, é considerada uma variável controlada pelo pesquisador e medida com erro desprezível.