Los supuestos del modelo lineal general Y = XB + E tienen que ver con el término aleatorio: se supone que los residuos tienen una varianza constante (independiente del nivel de la respuesta o las variables predictivas), están distribuidos normalmente y son independientes. Para sacar conclusiones válidas de su modelo, incluida la interpretación de los valores p y las predicciones, se deben confirmar los supuestos. Este taller le enseña cómo verificar esos supuestos y qué hacer cuando se violan.
La verificación de supuestos implica procedimientos tanto gráficos como numéricos. Los gráficos de residuos son útiles para examinar la normalidad de los residuos; la varianza de los residuos en función tanto de los predictores como de la respuesta prevista; y comportamiento inesperado a lo largo del tiempo, valores predictivos o valores previstos de la respuesta.
El modelo lineal se puede modificar para tener en cuenta violaciones de los supuestos de normalidad y varianza constante, incluidas transformaciones de los predictores y respuestas o el ajuste de un modelo lineal más generalizado. En ocasiones, las tendencias temporales de los residuos pueden contabilizarse utilizando modelos de series temporales o agregando variables de bloqueo al modelo. Algunos modelos predictivos o métodos no paramétricos evitan estos supuestos y podrían ser una alternativa, pero el foco de este taller son los modelos de regresión lineal.
