線形回帰に必要な仮定こんにちは！
線形回帰モデルを構築するとき、従属変数Yは常にすべての共変量に対して線形関係を持つ必要がありますか？この要件を満たしていない場合でも、モデルを適合させることはできますか？私の理解から、非線形関係を説明するために2次項を含めることができます（それでも線形モデルとしてカウントされます）。 それで、この要件は本当に必要ですか？
ありがとう！
Re：線形回帰に必要な仮定私はあなたの質問に少し混乱していますか？これが私の返答です。あなたの質問を誤解した場合はお詫びします。ここにはない仮定従属変数とリグレッサ（独立変数）間の関係の線形性。 これはあなたが調査しているものですか？線形、非線形、またはNOの関係があり、フィットモデルを実行できます。残差（NID（0、variance））に関する仮定がありますが、モデルの項にはありません。 GLMを実行するときは、非線形項を当てはめることができます。
Re：線形回帰に必要な仮定 @CYLiaw 、
「線形回帰」という語句は、実際には、係数が線形であるモデルを当てはめることを指します。
以下の最初のモデル（方程式）は、その係数に関して線形であり、線形回帰に適しています。2番目のモデルは、指数超越関数が含まれるため、係数が線形ではありません。
通常、非線形のモデルがある場合は、モデルを再パラメーター化して、係数が線形になるようにします。たとえば、2番目のモデルの場合、Yの自然対数を取り、ln（Y）をXの線形関数として近似します。それ以外の場合は、JMPを使用して非内部関数を近似します。
お役に立てば幸いです。 これは単なる補遺です @statman の応答。
Re：線形回帰に必要な仮定ありがとうございましたあずきっくそして @statman ！私はランダムにビデオに出くわし、その人は、線形回帰モデルを使用する前に、予測子と応答の間に線形関係が存在することを確認する必要があると言いました。 それで私はとても混乱し、何かを逃したと思いました。私の混乱を明確にしていただきありがとうございます。
