Kdy je porušen předpoklad linearity?

Obsah:

Kdy je porušen předpoklad linearity?
Kdy je porušen předpoklad linearity?
Anonim

Předpoklad linearity je porušen – existuje křivka. Rovněž je porušen předpoklad stejné odchylky, rezidua se rozvětvují „trojúhelníkovým“způsobem. Na obrázku výše jsou porušeny předpoklady linearity i stejné odchylky.

Co se stane, když jsou porušeny předpoklady lineární regrese?

Pokud je některý z těchto předpokladů porušen (tj. pokud existují nelineární vztahy mezi závislými a nezávislými proměnnými nebo chyby vykazují korelaci, heteroskedasticitu nebo nenormálnost), pak předpovědi, intervaly spolehlivosti a vědecké poznatky získané regresním modelem mohou být (v nejlepším případě) …

Jak poznáte, že je porušen regresní předpoklad?

Možná porušení předpokladů zahrnují:

  1. Implicitní nezávislé proměnné: X proměnných v modelu chybí.
  2. Nedostatek nezávislosti Y: nedostatek nezávislosti Y proměnné.
  3. Odlehlé hodnoty: zjevná nenormálnost podle několika datových bodů.
  4. Nenormalita: nenormalita proměnné Y.
  5. Rozptyl Y není konstantní.

Jaké předpoklady jsou porušeny?

a situace, ve které nejsou splněny teoretické předpoklady spojené s konkrétním statistickým nebo experimentálním postupem.

Co se stane, když předpoklady lineární regrese nejsou splněny?

Například, když nelze splnit statistické předpoklady pro regresi(vyplní výzkumník) vyberte jinou metodu. Regrese vyžaduje, aby její závislá proměnná byla alespoň intervalová nebo poměrová data.

Doporučuje: