Para um estudo com o objetivo de previsão, optou-se pela utilização do modelo de regressão linear múltipla Y_i = α + β₁ X_1i + β₂ X_2i + … + β_k X_ki + u_i, 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 , …, β_K 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