В этом посте я покажу вам необходимые допущения, необходимые для того, чтобы оценки коэффициентов линейной регрессии были беспристрастными , и расскажу о других свойствах, которые было бы неплохо иметь. В Интернете есть много версий предположений о линейной регрессии. Надеюсь, этот пост внесет ясность. Допущение «Обязательно» 1. условное среднее значение остатков равно нулю E(ε | X) = 0 означает, что ошибки прогнозирования нашей регрессии, как предполагается, не существуют (равны..

Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используется ряд статистических, математических и вычислительных методов для извлечения идей и знаний из данных. Однако реальные данные часто беспорядочны, неполны и подвержены различным источникам изменчивости и шума. Чтобы разобраться в этих данных, специалисты по данным полагаются на ряд допущений и упрощений, которые помогают определить масштаб решаемой проблемы и помогают выбрать подходящие статистические и машинные методы..

В отличие от большинства людей, составляющих списки лжи, в которую верят программисты , я не программист. Тем не менее, я активно искал работу уже не менее пяти лет, и меня часто разочаровывают неработающие пользовательские интерфейсы многих программных приложений, особенно сторонних разработчиков. Как человек с, казалось бы, необычной историей работы, я считаю, что управлять этими формами часто сложно, особенно когда аспекты моей истории работы не совпадают с предположениями..

Для простоты статьи я решил сделать большинство своих примеров на простой регрессионной модели (одна независимая переменная и целевая переменная). Однако их можно применять к нескольким моделям линейной регрессии и, действительно, можно расширить до других форм общих линейных моделей с одной целевой переменной ANOVA, ANCOVA и t-тестами для независимых выборок. Чтобы иметь лучшую модель в этом отношении, согласованность и эффективность играют жизненно важную роль, рассмотрите наш метод..