Linearitātes pieņēmums ir pārkāpts – ir līkne. Tiek pārkāpts arī vienādas dispersijas pieņēmums, atlikumi izplūst "trīsstūrveida" veidā. Augšējā attēlā ir pārkāpti gan linearitātes, gan vienādas dispersijas pieņēmumi.
Kas notiek, ja tiek pārkāpti lineārās regresijas pieņēmumi?
Ja tiek pārkāpts kāds no šiem pieņēmumiem (t.i., ja pastāv nelineāras attiecības starp atkarīgajiem un neatkarīgajiem mainīgajiem vai kļūdām ir korelācija, heteroskedastiskums vai nenormalitāte), tad prognozes, ticamības intervāli, un regresijas modeļa sniegtās zinātniskās atziņas var būt (labākajā gadījumā)…
Kā zināt, vai regresijas pieņēmums ir pārkāpts?
Iespējamie pieņēmumu pārkāpumi ietver:
- Netieši neatkarīgi mainīgie: modelī trūkst X mainīgo.
- Neatkarības trūkums Y: neatkarības trūkums Y mainīgajā.
- Ārējie rādītāji: acīmredzama neatbilstība dažiem datu punktiem.
- Nenormalitāte: Y mainīgā nenormalitāte.
- Y variance nav nemainīga.
Kādi pieņēmumi tiek pārkāpti?
a situācija, kurā neizpildās teorētiskie pieņēmumi, kas saistīti ar konkrētu statistisku vai eksperimentālu procedūru.
Kas notiek, ja lineārās regresijas pieņēmumi netiek izpildīti?
Piemēram, ja nevar izpildīt statistiskos regresijas pieņēmumus(piepilda pētnieks) izvēlies citu metodi. Regresijai ir nepieciešams, lai tā atkarīgajam mainīgajam būtu vismaz intervāla vai attiecības dati.
