utilizar a correlação para medir a força da associação entre as variáveis e aplicar a regressão para modelar como o ICMS reage a variações no faturamento e outras variáveis, respeitando pressupostos como a análise de resíduos e a ausência de multicolinearidade.

confiar que sistemas de Inteligência Artificial eliminam a necessidade de validação estatística, uma vez que a regressão múltipla automatizada gera coeficientes que ignoram a distribuição original dos dados e a relação entre as variáveis de entrada.

utilizar o coeficiente de correlação para provar a causalidade direta, ou seja, demonstrar que o aumento no número de funcionários causa o aumento do ICMS, o que permite dispensar modelos de regressão complexos na malha fiscal.

evitar o uso de regressão linear simples quando houver alta correlação entre variáveis independentes, pois esse fenômeno, chamado multicolinearidade, é restrito à regressão simples e impede a identificação de comportamentos atípicos.

aplicar a regressão linear múltipla apenas se todas as variáveis explicativas tiverem correlação forte e positiva entre si, garantindo que o modelo de detecção de inconsistências não apresente margem de erro.