Почему нарушение допущений линейной регрессии может привести к неверным выводам?

Нарушение допущений линейной регрессии может привести к неверным выводам по нескольким причинам:

• Неточная оценка линейной связи. 14 Стандартная линейная регрессия предполагает линейную связь между переменными. 4 Если фактическая зависимость нелинейна, модель может неправильно отражать действительность. 4
• Неустойчивость коэффициентов. 1 Например, из-за мультиколлинеарности (линейной зависимости между независимыми переменными) конкретные результаты могут сильно различаться в зависимости от выборок. 1 Это делает модель неспособной пройти проверку на другой выборке. 1
• Влияние внешних переменных. 1 Существенные переменные, которые не включены в модель, могут оказывать значительное влияние на переменные, которые учтены в модели. 1 Это делает результаты нестабильными. 1
• Нестабильность параметров. 1 Например, из-за автокорреляции (последовательной корреляции в остатках модели) значения параметров становятся нестабильными, и модель не может описать все данные в целом. 4
• Ошибочные выводы о значимости коэффициентов. 4 Непостоянство дисперсии остатков модели (гетероскедастичность) может привести к неправильным стандартным ошибкам и, следовательно, к ошибочным выводам о значимости коэффициентов. 4
• Искажение результатов из-за выбросов. 4 Экстремальные наблюдения могут существенно искажать результаты регрессионного анализа. 4

Чтобы избежать неверных выводов, важно понимать ограничения линейной регрессии и уметь избегать типичных ошибок. 4