No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e do nível de captura das variações da variável explicada, alguns cuidados devem ser tomados.
Dentre esses, cabe destacar que:
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A a introdução de uma variável explicativa pode reduzir o grau de aderência medido pelo coeficiente de determinação;
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B a relação de causa e efeito entre as variáveis do modelo pode ser assegurada por estatísticas R2 e F-Snedecor elevadas;
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C ao contrário do coeficiente R2 clássico, o R2 ajustado tem um padrão monótono à variação do número de regressores;
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D em regressões que não apresentem intercepto, a relevância do R2 para a avaliação do modelo fica amplificada;
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E o R2 ajustado penaliza a introdução de novos regressores, mas ainda assim pode sinalizar uma melhoria do modelo.