일반 선형 모델 Y = XB + E의 가정은 모두 무작위 항에 관한 것입니다. 잔차는 일정한 분산(반응 또는 예측 변수의 수준과 무관)을 갖고 정규 분포를 가지며 독립적인 것으로 가정됩니다. p-값 및 예측 해석을 포함하여 모델에서 유효한 결론을 내리려면 가정을 확인해야 합니다. 이 워크숍에서는 이러한 가정을 확인하는 방법과 가정이 위반될 경우 수행할 작업을 설명합니다.
가정 확인에는 그래픽 및 수치 절차가 모두 포함됩니다. 잔차 그림은 잔차의 정규성을 조사하는 데 유용합니다. 예측변수와 예측된 반응 모두의 함수로서 잔차의 분산; 시간 경과에 따른 예상치 못한 동작, 예측 변수 값 또는 반응의 예측 값 등이 있습니다.
선형 모델은 예측 변수 및 반응의 변환 또는 보다 일반화된 선형 모델 피팅을 포함하여 정규성 및 상수 분산 가정의 위반을 설명하기 위해 변경될 수 있습니다. 잔차의 시간 추세는 시계열 모델을 사용하거나 모델에 차단 변수를 추가하는 것으로 설명될 수 있습니다. 일부 예측 모델이나 비모수적 방법은 이러한 가정을 피하고 대안이 될 수 있지만 선형 회귀 모델은 이 워크숍의 초점입니다.
