Некоторые основные ограничения метода линейной регрессии в анализе данных:

• Линейность предположения. 1 Основное допущение линейной регрессии заключается в том, что зависимость между независимыми переменными и целевой переменной является линейной. 1 Модель плохо справляется с задачами, где отношения между переменными сложные и нелинейные. 1
• Чувствительность к выбросам. 1 Линейная регрессия весьма чувствительна к выбросам, или аномальным значениям, в данных. 1 Наличие выбросов может значительно искажать оценку параметров модели, так как линейная регрессия минимизирует сумму квадратов отклонений. 1
• Корреляция между переменными (мультиколлинеарность). 1 Это ситуация, когда независимые переменные сильно коррелируют между собой. 1 Это приводит к нестабильности оценки коэффициентов линейной регрессии, поскольку модель затрудняется определить вклад каждой переменной в предсказание. 1
• Отсутствие внешних переменных. 2 Не должно быть существенных переменных, которые при этом не включены в модель. 2 Они могут оказывать значительное влияние на переменные, которые учтены в модели, что делает результаты нестабильными. 2
• Независимость наблюдений. 2 Отбор наблюдений в выборку должен быть случайным, сами наблюдения никак не должны влиять друг на друга и быть независимыми. 2