Tiesiškumo prielaida pažeista – yra kreivė. Taip pat pažeidžiama vienodos dispersijos prielaida, likučiai išsiskleidžia „trikampiu“. Viršuje esančiame paveikslėlyje pažeidžiamos tiesiškumo ir vienodos dispersijos prielaidos.
Kas atsitiks, jei pažeidžiamos tiesinės regresijos prielaidos?
Jei kuri nors iš šių prielaidų pažeidžiama (t. y. jei tarp priklausomų ir nepriklausomų kintamųjų yra netiesiniai ryšiai arba klaidos rodo koreliaciją, heteroskedastiškumą ar nenormalumą), tada prognozės, pasikliautinieji intervalai, o regresijos modelio pateiktos mokslinės įžvalgos gali būti (geriausiu atveju)…
Kaip žinoti, ar regresijos prielaida pažeidžiama?
Galimi prielaidų pažeidimai:
- Numanomi nepriklausomi kintamieji: modelyje trūksta X kintamųjų.
- Nepriklausomybės trūkumas Y: nepriklausomumo trūkumas Y kintamajame.
- Išskirtiniai: akivaizdus nenormalumas keliais duomenų taškais.
- Nenormalumas: Y kintamojo nenormalumas.
- Y dispersija nėra pastovi.
Kokios prielaidos pažeidžiamos?
a situacija, kai teorinės prielaidos, susijusios su konkrečia statistine ar eksperimentine procedūra, nesilaikoma.
Kas atsitinka, kai nesilaikoma tiesinės regresijos prielaidų?
Pavyzdžiui, kai negali būti įvykdytos statistinės regresijos prielaidos(išpildo tyrėjas) pasirinkite kitą metodą. Regresijai reikia, kad jo priklausomas kintamasis būtų bent jau intervalo arba santykio duomenys.
