Presupposto richiesto per la regressione lineareCiao!
La variabile dipendente Y deve sempre avere una relazione lineare con tutte le covariate quando si costruisce un modello di regressione lineare? Se non soddisfa questo requisito, posso ancora adattarmi al modello? Secondo la mia comprensione, i termini quadratici possono essere inclusi (e ancora conteggiati come modello lineare) per spiegare la relazione non lineare. Quindi questo requisito è davvero necessario?
Grazie!
Ri: presupposto richiesto per la regressione lineareSono un po 'confuso dalla tua domanda? Quindi ecco la mia risposta, mi scuso se ho frainteso la tua domanda. Non ci sono assunzioni di linearità nelle relazioni tra variabili dipendenti e regressori (variabili indipendenti). Questo è ciò che stai indagando? Possono esserci relazioni lineari, non lineari o NO e puoi comunque eseguire il modello di adattamento. Esistono ipotesi relative ai residui (NID (0, varianza), ma non ai termini del modello. Puoi certamente adattare termini non lineari quando esegui GLM.
Ri: presupposto richiesto per la regressione lineare @CYLiaw ,
L'espressione "regressione lineare" in realtà si riferisce all'adattamento di un modello lineare nei coefficienti.
Il primo modello (equazione) di seguito è lineare rispetto ai suoi coefficienti ed è appropriato per la regressione lineare. Il secondo modello non è lineare nei suoi coefficienti, poiché è coinvolta la funzione trascendentale esponenziale.
In genere, se ho un modello non lineare, provo a ri-parametrizzare il modello in modo che sia lineare nei suoi coefficienti. Ad esempio, per il secondo modello, se prendo il log naturale di Y, e inserisco ln (Y) come una funzione lineare di X. Altrimenti uso JMP per adattare una funzione non inear.
Spero che aiuti. Questo è solo un addendum a @statman la risposta.
Ri: presupposto richiesto per la regressione lineareGrazie @ gzmorgan0 e @statman ! Mi sono imbattuto casualmente in un video e la persona ha detto che dobbiamo assicurarci che esista una relazione lineare tra il predittore e la risposta prima di utilizzare il modello di regressione lineare. Quindi ero molto confuso e pensavo di aver perso qualcosa. Grazie per aver chiarito la mia confusione.
