Как нарушения допущений линейной регрессии влияют на надежность результатов?

Нарушения допущений линейной регрессии негативно влияют на надёжность результатов. www.geeksforgeeks.org www.researchgate.net Вот некоторые примеры:

• Гетероскедастичность. www.geeksforgeeks.org www.dmitrymakarov.ru Модель ошибается сильнее при более высоких или более низких значениях признаков. www.dmitrymakarov.ru Как следствие, если для разных прогнозов разная погрешность, модель нельзя назвать надёжной. www.dmitrymakarov.ru
• Мультиколлинеарность. www.geeksforgeeks.org www.dmitrymakarov.ru На целевую переменную оказывают эффект сразу несколько признаков, а значит, нельзя с точностью интерпретировать каждый из них. www.dmitrymakarov.ru
• Нарушение нормальности распределения остатков. www.dmitrymakarov.ru www.researchgate.net Модель регулярно недооценивает или переоценивает фактические значения. www.dmitrymakarov.ru
• Эндогенность. www.geeksforgeeks.org Оценки коэффициентов регрессии предвзятые и непоследовательные, неточно отражают истинные взаимосвязи между переменными. www.geeksforgeeks.org

Чтобы обеспечить надёжные результаты, важно понимать и проверять допущения линейной регрессии. www.geeksforgeeks.org