Este artigo estuda o efeito da razão de subamostragem na abordagem subagging para regressão linear múltipla com seleção de variáveis pelo algoritmo das projeções sucessivas. Para isso, apresentam-se investigações envolvendo dados simulados e também determinação de umidade e proteína em trigo e temperaturas de destilação (T10 e T90), massa específica e enxofre em diesel por espectrometria no infravermelho próximo. Em termos de capacidade de predição e sensibilidade a ruído, os melhores resultados foram obtidos para razões de subamostragem em torno de 40%.
