Некоторые методы для диагностики и устранения нарушений в регрессионных моделях:

Для диагностики используют, например:

• Проверку предпосылок. 1 Проверяют линейность отношения между зависимой и независимыми переменными, нормальность остатков модели, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. 1
• Тест на выбросы. 3 Позволяет отделить точки, которые являются выбросами, от точек, остатки которых велики, но значение которых подходит к выбранной модели. 3
• Оценку нормальности. 3 Для этого применяют, например, тест Колмогорова-Смирнова или график Q-Q plot. 3
• Построение графиков остатков. 3 Это эффективное и простое средство диагностики, на графиках можно увидеть различные виды проблем регрессионных моделей. 3

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

• Управление недостающими данными. 4 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). 4
• Обработка проблемных данных. 2 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. 2

Важно помнить, что диагностика модели — итеративный процесс, и в случае выявления нарушений предпосылок или низкого качества модели, необходимо провести коррекцию или выбрать другую модель. 1