Lineaarsuse eeldust on rikutud – on kõver. Samuti on rikutud võrdse dispersiooni eeldust, jäägid lehvivad "kolmnurkselt". Ül altoodud pildil on nii lineaarsuse kui ka võrdse dispersiooni eeldused rikutud.
Mis juhtub, kui lineaarse regressiooni eeldusi rikutakse?
Kui mõnda neist eeldustest rikutakse (st kui sõltuvate ja sõltumatute muutujate vahel on mittelineaarsed seosed või kui vead näitavad korrelatsiooni, heteroskedastilisust või mittenormaalsust), siis prognoosid, usaldusvahemikud ja regressioonimudelist saadud teaduslikud arusaamad võivad (parimal juhul) olla…
Kuidas teada saada, kas regressioonieeldust rikutakse?
Võimalikud eelduste rikkumised on järgmised:
- Kaudsed sõltumatud muutujad: mudelist puudub X muutujat.
- Iseseisvuse puudumine Y: iseseisvuse puudumine Y-muutujas.
- Väljad: ilmne ebanormaalsus mõne andmepunkti võrra.
- Ebanormaalsus: Y-muutuja ebanormaalsus.
- Y variatsioon ei ole konstantne.
Milliseid eeldusi rikutakse?
a olukord, kus konkreetse statistilise või eksperimentaalse protseduuriga seotud teoreetilised eeldused ei täitu.
Mis juhtub, kui lineaarse regressiooni eeldused ei ole täidetud?
Näiteks kui regressiooni statistilisi eeldusi ei saa täita(täidab uurija) vali mõni muu meetod. Regressioon nõuab, et selle sõltuv muutuja oleks vähem alt intervalli või suhte andmed.
