Os resultados obtidos demonstram que o modelo de regressão linear apresentou um bom desempenho na previsão dos valores de PM2.5. O valor de R² foi de 0,843, indicando que aproximadamente 84,3% da variação dos dados pode ser explicada pelo modelo.
O erro absoluto médio (MAE) foi de 18,618, mostrando que as previsões apresentaram uma diferença média de aproximadamente 18 unidades em relação aos valores reais. Já o RMSE apresentou valor de 28,582, indicando a presença de alguns erros maiores nas previsões.
A diferença média de sinal foi de -0,637, valor próximo de zero, demonstrando que o modelo não apresentou tendência significativa de superestimar ou subestimar os resultados.
Por fim, o adjusted R² também apresentou valor de 0,843, confirmando que as variáveis utilizadas contribuíram de forma relevante para o desempenho do modelo.
