Какие методы существуют для диагностики и устранения нарушений в регрессионных моделях?

Некоторые методы для диагностики и устранения нарушений в регрессионных моделях:

Для диагностики используют, например:

• Проверку предпосылок. sdo.pgups.ru Проверяют линейность отношения между зависимой и независимыми переменными, нормальность остатков модели, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. sdo.pgups.ru
• Тест на выбросы. creativity.ipras.ru Позволяет отделить точки, которые являются выбросами, от точек, остатки которых велики, но значение которых подходит к выбранной модели. creativity.ipras.ru
• Оценку нормальности. creativity.ipras.ru Для этого применяют, например, тест Колмогорова-Смирнова или график Q-Q plot. creativity.ipras.ru
• Построение графиков остатков. creativity.ipras.ru Это эффективное и простое средство диагностики, на графиках можно увидеть различные виды проблем регрессионных моделей. creativity.ipras.ru

Для устранения нарушений в регрессионных моделях используют, например, такие методы:

• Управление недостающими данными. www.geeksforgeeks.org Для этого применяют, например, удаление по списку (исключение случаев с отсутствующими данными), условное вычисление (замена пропущенных значений оценочными) и методы, основанные на модели (использование взаимосвязей между переменными для оценки пропущенных значений). www.geeksforgeeks.org
• Обработка проблемных данных. sky.pro В зависимости от сложности ситуации используют разные подходы: при мультиколлинеарности — методы регуляризации и факторный анализ, при гетероскедастичности — робастные стандартные ошибки и взвешенный метод наименьших квадратов и так далее. sky.pro

Важно помнить, что диагностика модели — итеративный процесс, и в случае выявления нарушений предпосылок или низкого качества модели, необходимо провести коррекцию или выбрать другую модель. sdo.pgups.ru