Нарушено предположение о линейности – имеется кривая. Предположение о равной дисперсии также нарушается, остатки разветвляются «треугольным» образом. На приведенном выше рисунке нарушаются предположения о линейности и равной дисперсии.
Что произойдет, если предположения линейной регрессии будут нарушены?
Если какое-либо из этих предположений нарушается (т. е. если существуют нелинейные связи между зависимыми и независимыми переменными или ошибки демонстрируют корреляцию, гетероскедастичность или ненормальность), то прогнозы, доверительные интервалы, а научные выводы, полученные с помощью регрессионной модели, могут быть (в лучшем случае) …
Как узнать, нарушается ли допущение регрессии?
Возможные нарушения предположений включают:
- Неявные независимые переменные: переменные X отсутствуют в модели.
- Отсутствие независимости в Y: отсутствие независимости в переменной Y.
- Выбросы: очевидная ненормальность по нескольким точкам данных.
- Ненормальность: ненормальность переменной Y.
- Дисперсия Y не постоянна.
Какие допущения нарушены?
a ситуация, в которой теоретические предположения, связанные с конкретной статистической или экспериментальной процедурой, не выполняются.
Что происходит, когда допущения линейной регрессии не выполняются?
Например, когда статистические допущения для регрессии не могут быть выполнены(выполняется исследователем) выбрать другой метод. Регрессия требует, чтобы ее зависимая переменная была как минимум интервальной или относительной.
