Сызықтылық болжамы бұзылған – қисық бар. Тең дисперсия болжамы да бұзылады, қалдықтар «үшбұрыш» түрінде шығады. Жоғарыдағы суретте сызықтық және тең дисперсия болжамдары бұзылған.
Сызықтық регрессия болжамдары бұзылса не болады?
Егер осы болжамдардың кез келгені бұзылса (яғни, тәуелді және тәуелсіз айнымалылар арасында сызықтық емес байланыстар болса немесе қателер корреляциялық, гетероскедастикалық немесе қалыпты емес болса), онда болжамдар, сенімділік интервалдары, және регрессия үлгісімен алынған ғылыми түсініктер (ең жақсы жағдайда) … болуы мүмкін
Регрессия жорамалының бұзылғанын қалай білуге болады?
Ықтимал болжамды бұзу мыналарды қамтиды:
- Жасырын тәуелсіз айнымалылар: үлгіде X айнымалы жоқ.
- Y-де тәуелсіздіктің болмауы: Y айнымалысында тәуелсіздіктің болмауы.
- Шектен тыс көрсеткіштер: бірнеше деректер нүктелері бойынша айқын қалыпты емес.
- Нормальды емес: Y айнымалысының қалыпты еместігі.
- Y дисперсиясы тұрақты емес.
Қандай болжамдар бұзылған?
а белгілі бір статистикалық немесе эксперименттік процедурамен байланысты теориялық болжамдар орындалмайтын жағдай.
Сызықтық регрессия болжамдары орындалмаса не болады?
Мысалы, регрессияға арналған статистикалық болжамдар орындалмайтын кезде(зерттеуші орындаған) басқа әдісті таңдаңыз. Регрессия үшін оның тәуелді айнымалысы кем дегенде интервал немесе қатынас деректері болуын талап етеді.
