Линейная регрессия - один из наиболее широко используемых методов прогнозного анализа. Это структура, которая делает себе имя, потому что она проста и может быть легко использована в различных областях. Основная цель этого исследования - численное путешествие для тех, кто раньше касался линейной регрессии и хочет остановиться на ее важных моментах. В этом путешествии есть необходимые остановки для создания модели линейной регрессии, и, что наиболее важно, она раскрывает концепцию..

Построение модели линейной регрессии - это только первый шаг. Определенные условия должны быть выполнены, прежде чем мы сделаем выводы относительно оценок модели или перед тем, как мы будем использовать модель для прогнозирования. Модель линейной регрессии должна быть проверена для всех допущений модели, включая определение функциональной формы. Если предположения нарушаются, нам нужно пересмотреть модель. В этой статье я объясню ключевые предположения линейной регрессии, почему она..