[파이썬 데이터 분석] 회귀모형의 가정 진단

회귀모형은 반응 변수와 설명 변수의 선형 관계를 전제로 한다. 또한 오차에 대한 독립성, 정규성, 등분산성 가정을 전제로 한다. 앞서 확인한 모형의 유의성과 계수의 유의성이 확보되었다고 해도 오차에 대한 가정을 만족하지 않으면 다른 대안을 찾아야 한다. 각각 가정에 대한 진단 방법과 해결 방안은 다음과 같다. 구분 진단 방법 해결 방안 선형성 (linearity) 산점도, 상관계수 변수 변환, 비선형 모형 적합 독립성 (independence) Durbin-Watson AFC(Auto Correlation Function) 잔차 그래프 ARAM와 같은 시계열 모형을 이용하는 것이 좋음 정규성 (normality) 첨도와 왜도, Q-Q plot, 정규성 검정 (Shapiro-Wilk or K-S test) 변수 변환, 새로운 변수 투입, 모형 수정 등분산성 (constant variance) 잔차 등분산 그래프, White test 등 변수 변환, 가중회귀분석 선형성 진단 회귀모형은 ...