Почему важно проверять распределение остатков в линейной регрессии?

Проверка распределения остатков в линейной регрессии важна, потому что это позволяет оценить, выполняются ли условия применимости модели. varmara.github.io Вот некоторые из них:

• Правильный выбор модели. www.dmitrymakarov.ru Остатки модели относительно её прогнозных значений должны быть распределены случайным образом без систематической составляющей. www.dmitrymakarov.ru График остатков показывает выбросы в данных. www.dmitrymakarov.ru
• Нормальность распределения остатков. www.dmitrymakarov.ru varmara.github.io Среднее значение остатков должно быть равно нулю. www.dmitrymakarov.ru Если это не так, то модель регулярно недооценивает фактические значения (если среднее значение меньше нуля) или переоценивает (если среднее больше нуля). www.dmitrymakarov.ru
• Гомоскедастичность остатков. www.dmitrymakarov.ru education.yandex.ru Одинаковая изменчивость остатков предполагает, что дисперсия остатков не изменяется для различных наблюдений. www.dmitrymakarov.ru Гетероскедастичность остатков показывает, что модель ошибается сильнее при более высоких или более низких значениях признаков. www.dmitrymakarov.ru

Проверить нормальность остатков можно визуально с помощью гистограммы или критериев нормальности распределения. www.dmitrymakarov.ru