Le ipotesi del modello lineare generale Y = XB + E riguardano tutte il termine casuale: si presuppone che i residui abbiano varianza costante (indipendente dal livello della risposta o delle variabili predittive), siano normalmente distribuiti e indipendenti. Per trarre conclusioni valide dal modello, inclusa l'interpretazione dei valori p e delle previsioni, le ipotesi devono essere confermate. Questo workshop ti insegna come verificare tali presupposti e cosa fare quando i presupposti vengono violati.
Il controllo delle ipotesi coinvolge sia procedure grafiche che numeriche. I grafici dei residui sono utili per esaminare la normalità dei residui; la varianza dei residui in funzione sia dei predittori che della risposta prevista; e comportamento imprevisto nel tempo, valori predittivi o valori previsti della risposta.
Il modello lineare può essere modificato per tenere conto delle violazioni dei presupposti di normalità e varianza costante, comprese le trasformazioni dei predittori e delle risposte o l'adattamento di un modello lineare più generalizzato. Talvolta è possibile tenere conto degli andamenti temporali dei residui utilizzando modelli di serie temporali o aggiungendo variabili di blocco al modello. Alcuni modelli predittivi o metodi non parametrici evitano questi presupposti e potrebbero rappresentare un'alternativa, ma i modelli di regressione lineare sono al centro di questo workshop.
