Assunzioni del modello — lista di 6 punti
Ogni regressione OLS si basa su 6 assunzioni fondamentali. Violarle riduce l'affidabilità:
- Linearità: la relazione è lineare → controlla i grafici di regressione parziale
- Normalità dei residui: i residui sono distribuiti normalmente → controlla il grafico Q-Q
- Varianza costante: la dispersione dei residui è uniforme → test di Breusch-Pagan
- Indipendenza: nessuna autocorrelazione tra i residui → test di Durbin-Watson
- Nessuna multicollinearità: le X non sono molto correlate → VIF < 5
- Nessun outlier influente: nessun punto domina il modello → D di Cook + |residuo std| > 3
Provalo nell'app
Prova: esegui una regressione → la scheda «Controllo di salute del modello» in cima ai Risultati misura in tempo reale quattro assunzioni (Breusch-Pagan, Durbin-Watson, VIF, D di Cook e residui grandi). Linearità e normalità sono indicate come «Controllo visivo»: apri i grafici di regressione parziale e Q-Q e valutali tu.