Как нарушение предпосылок регрессионного анализа сказывается на точности прогнозов?

Нарушение предпосылок регрессионного анализа может привести к некорректным результатам, ошибочным выводам и прогнозам. kurshub.ru

Некоторые предпосылки регрессионного анализа и последствия их нарушения:

• Линейность. kurshub.ru sky.pro Если истинная зависимость нелинейна, линейная модель будет систематически ошибаться. kurshub.ru
• Отсутствие мультиколлинеарности. kurshub.ru sky.pro Сильная корреляция между независимыми переменными может привести к неустойчивым и ненадёжным оценкам коэффициентов. sky.pro
• Нормальность остатков. kurshub.ru При нарушении этого условия доверительные интервалы и статистические тесты для коэффициентов становятся ненадёжными. kurshub.ru
• Гомоскедастичность. kurshub.ru Непостоянная дисперсия остатков модели может привести к неправильным стандартным ошибкам и, следовательно, к ошибочным выводам о значимости коэффициентов. sky.pro
• Независимость наблюдений. kurshub.ru Автокорреляция (в временных рядах) или пространственная корреляция приводят к неэффективным оценкам и неправильным выводам о статистической значимости. kurshub.ru

В реальных задачах редко удаётся полностью соблюсти все условия. kurshub.ru Регрессионный анализ оказывается достаточно устойчивым к умеренным нарушениям предпосылок. kurshub.ru Однако при серьёзных отклонениях необходимо либо модифицировать данные, либо выбирать альтернативные методы моделирования. kurshub.ru