線性回歸所需的假設嗨！
建立線性回歸模型時，因變量Y是否始終需要與所有協變量具有線性關係？如果不滿足此要求，我是否仍可以擬合模型？根據我的理解，可以包括二次項（仍然算作線性模型）來說明非線性關係。 那麼這個要求真的必要嗎？
謝謝！
回复：線性回歸需要假設您的問題讓我有些困惑嗎？因此，這是我的回复，如果我誤解了您的問題，我們深表歉意。沒有假設因變量與回歸變量（自變量）之間的線性關係。 這是您要調查的內容？可能存在線性，非線性或NO關係，您仍然可以執行擬合模型。有關於殘差（NID（0，variance）的假設，但沒有關於模型中各項的假設。 在執行GLM時，您當然可以擬合非線性項。
回复：線性回歸需要假設 @CYLiaw ，
短語“線性回歸”實際上是指擬合係數線性的模型。
下面的第一個模型（方程式）的係數是線性的，並且適合於線性回歸。第二個模型的係數不是線性的，因為涉及到指數超越函數。
通常，如果我有一個非線性模型，我會嘗試重新參數化模型使其係數成為線性。例如，對於第二個模型，如果我採用Y的自然對數，並將ln（Y）擬合為X的線性函數。否則，我將使用JMP擬合非內部函數。
希望對您有所幫助。 這只是一個附錄 @statman 的回應。
回复：線性回歸需要假設謝謝 @ gzmorgan0 和 @statman ！我隨機看到一個視頻，那個人說，在使用線性回歸模型之前，我們需要確保預測變量和響應之間存在線性關係。 所以我很困惑，以為我錯過了一些東西。感謝您澄清我的困惑。
