Supuesto requerido para la regresión lineal¡Hola!
¿La variable dependiente Y siempre necesita tener una relación lineal con todas las covariables al construir un modelo de regresión lineal? Si no cumple con este requisito, ¿puedo seguir ajustando el modelo? Según tengo entendido, los términos cuadráticos se pueden incluir (y seguir contando como un modelo lineal) para tener en cuenta la relación no lineal. Entonces, ¿es este requisito realmente necesario?
¡Gracias!
Re: Supuesto requerido para regresión linealEstoy un poco confundido por tu pregunta? Así que aquí está mi respuesta, disculpas si he malinterpretado tu pregunta. No existen supuestos de linealidad en las relaciones entre variables dependientes y regresores (variables independientes). ¿Esto es lo que estás investigando? Puede haber una relación lineal, no lineal o NO y aún puede realizar el modelo de ajuste. Existen supuestos con respecto a los residuos (NID (0, varianza), pero no para los términos en el modelo. Ciertamente, puede ajustar términos no lineales al realizar GLM.
Re: Supuesto requerido para regresión lineal @CYLiaw ,
La frase "Regresión lineal" en realidad se refiere a ajustar un modelo que es lineal en los coeficientes.
El primer modelo (ecuación) a continuación es lineal con respecto a sus coeficientes y es apropiado para la regresión lineal. El segundo modelo no es lineal en sus coeficientes, ya que está involucrada la función exponencial trascendental.
Normalmente, si tengo un modelo que no es lineal, trato de volver a parametrizar el modelo para que sea lineal en sus coeficientes. Por ejemplo, para el segundo modelo, si tomo el logaritmo natural de Y, y ajusto ln (Y) como una función lineal de X. De lo contrario, uso JMP para ajustar una función no interna.
Espero que eso ayude. Esto es solo una adición a @statman La respuesta de.
Re: Supuesto requerido para regresión linealGracias @ gzmorgan0 y @statman ! Al azar encontré un video y la persona dijo que debemos asegurarnos de que exista una relación lineal entre el predictor y la respuesta antes de usar el modelo de regresión lineal. Así que estaba muy confundido y pensé que me había perdido algo. Gracias por aclarar mi confusión.
