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

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