不理解迴歸分析的五個基本假設 - Cupoy

2020/04/12 下午 09:06

機器學習共學討論版

李政澤

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迴歸分析

助教助教，是否可以通過你的理解，用簡單的方式解釋【回归分析的五个基本假设】，

對各項提供個例子，讓我們更加理解，只看懂【线性性 & 可加性】

感謝

回答列表

• 2020/04/13 下午 11:01
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，正澤

  
  

  建議這種問題可以附上網址，或是節錄原文的片段，這樣比較方便看的人回答。

  
  

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• 2020/05/11 上午 11:37
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，政澤，以下簡單說明「迴歸分析的五個基本假設」：

  
  

  2. 誤差項（ε）之間應相互獨立。

  3. 自變量（X1，X2）之間應相互獨立。

  
  

  => 自變量和誤差項其實就用來描述 Y （反應變量）的基本單位（可以參考第一點），像是用來學生資料的身高或是體重。我們通常會希望這些欄位代表的是不同/獨立的，舉個例子，如果你有欄位 BMI、身高跟體重的話，我們通常就會把 BMI 拿掉，因為 BMI 就是直接從身高跟體重或計算來的，有可能會導致這個欄位變得更強（意思就是你用多個變量代表一個欄位）。

  
  

  4. 誤差項（ε ）的方差應爲常數。

  5. 誤差項（ε ）應呈正態分佈。

  
  

  => 這邊主要是說誤差項會有一些統計特性，主要會是如果沒有符合的話，可能代表資料本身是不太適合分析的。但我覺得這個比較多是數學背後的證明，使用上沒那麼重要。

  
  

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