Предпосылки модели — список из 6 пунктов
Любая МНК-регрессия опирается на 6 базовых допущений. Их нарушение снижает надёжность:
- Линейность: связь линейна → смотрите графики частной регрессии
- Нормальность остатков: остатки распределены нормально → смотрите Q-Q график
- Постоянная дисперсия: разброс остатков однороден → тест Бройша-Пагана
- Независимость: нет автокорреляции остатков → тест Дарбина-Уотсона
- Нет мультиколлинеарности: X-переменные слабо коррелируют → VIF < 5
- Нет влиятельных выбросов: ни одна точка не доминирует → D Кука + |станд. остаток| > 3
Попробовать в приложении
Попробуйте: запустите регрессию → карточка «Проверка состояния модели» вверху результатов сразу измеряет четыре предпосылки (Breusch-Pagan, Durbin-Watson, VIF, расстояние Кука и большие остатки). Линейность и нормальность отмечены как «Визуальная проверка»: откройте графики частичной регрессии и Q-Q и оцените их сами.