Hypothèse requise pour la régression linéaireSalut!
La variable dépendante Y doit-elle toujours avoir une relation linéaire avec toutes les covariables lors de la construction d'un modèle de régression linéaire? S'il ne répond pas à cette exigence, puis-je quand même adapter le modèle? D'après ma compréhension, des termes quadratiques peuvent être inclus (et toujours comptés comme un modèle linéaire) pour tenir compte de la relation non linéaire. Cette exigence est-elle vraiment nécessaire?
Merci!
Objet: Hypothèse requise pour la régression linéaireJe suis un peu confus par votre question? Voici donc ma réponse, je m'excuse si j'ai mal interprété votre question. Il n'y a pas hypothèses de linéarité dans les relations entre variables dépendantes et régresseurs (variables indépendantes). C'est ce que vous étudiez? Il peut y avoir une relation linéaire, non linéaire ou NO et vous pouvez toujours effectuer un modèle d'ajustement. Il existe des hypothèses concernant les résidus (NID (0, variance), mais pas pour les termes du modèle. Vous pouvez certainement adapter des termes non linéaires lors de l'exécution de GLM.
Objet: Hypothèse requise pour la régression linéaire @CYLiaw ,
L'expression "régression linéaire" se réfère en fait à l'ajustement d'un modèle linéaire dans les coefficients.
Le premier modèle (équation) ci-dessous est linéaire par rapport à ses coefficients et convient à la régression linéaire. Le deuxième modèle n'est pas linéaire dans ses coefficients, car la fonction transcendantale exponentielle est impliquée.
En règle générale, si j'ai un modèle qui n'est pas linéaire, j'essaie de reparamétrer le modèle pour qu'il soit linéaire dans ses coefficients. Par exemple, pour le deuxième modèle, si je prends le logarithme naturel de Y, et que j'adapte ln (Y) comme une fonction linéaire de X. Sinon, j'utilise JMP pour ajuster une fonction non-inear.
J'espère que ça aide. Ce n'est qu'un addendum à @statman la réponse de.
Objet: Hypothèse requise pour la régression linéaireJe vous remercie @ gzmorgan0 et @statman ! Je suis tombé sur une vidéo au hasard et la personne a dit que nous devons nous assurer qu'il existe une relation linéaire entre le prédicteur et la réponse avant d'utiliser le modèle de régression linéaire. J'étais donc très confus et je pensais avoir raté quelque chose. Merci d'avoir clarifié ma confusion.
