一般線形モデル Y = XB + E の仮定はすべてランダム項に関するものです。残差は一定の分散 (応答または予測変数のレベルとは無関係) を持ち、正規分布し、独立していると仮定されます。p 値と予測の解釈を含め、モデルから有効な結論を導き出すには、仮定を確認する必要があります。このワークショップでは、それらの仮定を確認する方法と、仮定に違反した場合の対処方法を学びます。
仮定の確認には、グラフィカルな手順と数値的な手順の両方が含まれます。残差プロットは、残差の正規性、予測子と予測される応答の両方の関数としての残差の分散、および時間の経過に伴う予期しない動作、予測子の値、または応答の予測値を調べるのに役立ちます。
線形モデルは、予測子と応答の変換や、より一般化された線形モデルの適合など、正規性と定常分散の仮定の違反を考慮するために変更できます。残差の時間傾向は、時系列モデルを使用したり、モデルにブロック変数を追加したりすることで考慮できる場合があります。一部の予測モデルやノンパラメトリック手法では、これらの仮定を回避し、代替手段となる可能性がありますが、このワークショップでは線形回帰モデルに焦点を当てます。
