Какие основные ограничения имеет метод линейной регрессии в анализе данных?

Некоторые основные ограничения метода линейной регрессии в анализе данных:

• Линейность предположения. okmpu.kz Основное допущение линейной регрессии заключается в том, что зависимость между независимыми переменными и целевой переменной является линейной. okmpu.kz Модель плохо справляется с задачами, где отношения между переменными сложные и нелинейные. okmpu.kz
• Чувствительность к выбросам. okmpu.kz Линейная регрессия весьма чувствительна к выбросам, или аномальным значениям, в данных. okmpu.kz Наличие выбросов может значительно искажать оценку параметров модели, так как линейная регрессия минимизирует сумму квадратов отклонений. okmpu.kz
• Корреляция между переменными (мультиколлинеарность). okmpu.kz Это ситуация, когда независимые переменные сильно коррелируют между собой. okmpu.kz Это приводит к нестабильности оценки коэффициентов линейной регрессии, поскольку модель затрудняется определить вклад каждой переменной в предсказание. okmpu.kz
• Отсутствие внешних переменных. education.yandex.ru Не должно быть существенных переменных, которые при этом не включены в модель. education.yandex.ru Они могут оказывать значительное влияние на переменные, которые учтены в модели, что делает результаты нестабильными. education.yandex.ru
• Независимость наблюдений. education.yandex.ru Отбор наблюдений в выборку должен быть случайным, сами наблюдения никак не должны влиять друг на друга и быть независимыми. education.yandex.ru