参数模型通过指定假设并提供从样本 对于多元线性回归模型 数据估计人口参数的框架来确定所研究人群的特征。方差分析 和线性回归等统计方法具有必须满足的假设才能获得可靠结果。
在本文中，我们 对于多元线性回归模型 将讨论回归分析中需要满足的各种假设，以便进行具有统计意义的分析。线性回归的首要假设之一是独立性。
独立性假设
独立性假设规定模型中的误差项 巴林 手机号码数据 不应彼此相关。换句话说，误差项之间的协方差应为 ，可以表示为
满足独立性假设至关重要，因为违 身份验证是对抗密码的多用途武器 反独立性假设意味着置信区间和显着性检验对于分析无效。在时间序列数据的情况下，我们经常遇到数据在时间上相关的情况，违反独立性假设可能会导致回归参数估计出现偏差并提供无效的统计推断。
可加性假设
在线性回归中，可加性假设 澳大利亚电话号码 简单地说，当有多个变量时，它们对结果的总体影响最好通过将它们的影响结合在一起来表示（即，每个预测变量对结果变量的影响是加性的，并且与其他预测变量无关）。 ，我们可以用数学方法将上述陈述表示如下，其中 是结果变量 是独立变量或捕食者变量， 是它们对应的系数，ε 是误差项。
如果某些预测变量不具有可加性，则意味着变量彼此过于相关（即存在多重共线性，这反过来会降低模型的预测能力）。